De "Gotcha" a "Got it right": Como os modelos de IA de tráfego em grande escala tornam o controlo do tráfego mais inteligente do que nunca
Hoje em dia, a aplicação da lei de trânsito não se limita a apanhar infracções de trânsito, mas sim a fazê-lo com uma precisão sem precedentes que elimina os litígios e cria confiança no público. Desde gestos errados a cintos de segurança ocultos, descubra como a mais recente descoberta em modelos de IA em grande escala está a revolucionar a gestão do tráfego, transformando incertezas ocasionais em aplicação fiável e consciente do contexto, com a qual as cidades e os condutores podem contar.
Imagine receber uma multa pesada por algo que não fez. Foi exatamente o que aconteceu a um condutor nos Países Baixos, no ano passado, quando uma câmara de trânsito o confundiu com um telemóvel a coçar a cabeça. De acordo com The Mirror, apesar dos seus protestos, até o revisor humano não detectou o erro, pelo que lhe foi aplicada uma multa de 380 euros. Um caso semelhante ocorreu em Bengaluru, conforme relatado por The Times of India, onde um condutor foi erradamente multado por não usar cinto de segurança - simplesmente porque a cor do cinto se confundia com a sua camisa.
Estes incidentes destacam uma importante área de melhoria: embora as câmaras de trânsito com IA ofereçam ganhos de eficiência significativos, há espaço para aumentar a sua precisão. A oportunidade reside na resolução das actuais limitações dos sistemas de IA convencionais. Alguns podem registar falsos positivos ao interpretar gestos, distinguir cores ou funcionar em condições de iluminação difíceis. Quando os condutores são penalizados incorretamente, isso afecta tanto a satisfação individual como a eficácia global dos sistemas de controlo do tráfego.
É aqui que a fiabilidade reforçada se torna crucial. O EU AI Act afirma explicitamente que a IA deve ser exacta e justa. Os sistemas que, ocasionalmente, se enganam na identificação - como confundir um gesto de mão com um telefone - realçam a necessidade de um avanço contínuo. Com melhorias contínuas, a aplicação da IA no trânsito pode evoluir de uma ferramenta útil para uma solução consistentemente fiável.
Os modelos de IA de tráfego em grande escala são um fator de mudança na gestão inteligente do tráfego. Estes modelos são treinados em milhões de cenários do mundo real - estradas com chuva, zonas de construção e até condições climatéricas extremas. Graças à incorporação de conhecimentos aprofundados da indústria do tráfego, podem apresentar um melhor desempenho na deteção de alvos raros ou nunca antes vistos, como objectos raros caídos.
A última geração de modelos de IA também utiliza um mecanismo de auto-atenção. Em vez de se concentrarem apenas num único pormenor (como uma mão perto de um rosto), analisam a imagem completa para evitar falsos alarmes. Nestes exemplos, isto incluiria a postura do condutor, a fivela do cinto de segurança e até o interior do veículo.
Por último, mas não menos importante, estes modelos de grande escala são construídos com base na arquitetura Transformer, que se destaca na extração de caraterísticas complexas. Permite-lhes distinguir o colete refletor de um trabalhador da construção civil da roupa de um peão ou um camião estacionado de um carro parado ilegalmente.
O resultado? Um sistema muito mais preciso, que comete menos erros e que se adapta e responde ao caos do mundo real e não apenas aos cenários dos manuais.
A Hikvision está na vanguarda desta mudança para integrar modelos de IA em grande escala nos seus produtos de tráfego.
Estas câmaras de controlo recém-lançadas utilizam modelos de IA em grande escala para analisar a postura, a posição das fivelas e até cintos parcialmente escondidos. A deteção de telemóveis também foi melhorada. Em vez de se limitarem a procurar um objeto em forma de telefone, estas câmaras avaliam simultaneamente a posição da mão, as direcções do olhar do condutor, as zonas junto ao ouvido, os movimentos interactivos, etc. (Acabaram-se as multas por coçar uma comichão!)
Os sistemas convencionais, por vezes, classificam erradamente as sombras ou postes como objectos caídos. As câmaras AID da Hikvision, lançadas em julho, utilizam modelos de IA em grande escala para reduzir os falsos alarmes em mais de 60%. Reconhecem o contexto - como distinguir o lixo das marcas rodoviárias - e até detectam objectos raros, graças a uma profunda formação na indústria.
Estas câmaras, que serão lançadas no final deste ano, têm uma precisão de 95% na identificação de tipos, cores e fabricantes de veículos - crucial para a monitorização das estradas.
Com modelos de IA de tráfego em grande escala, as cidades podem aplicar as regras de trânsito com exatidão, reduzir os litígios e, mais importante, manter as estradas mais seguras e inteligentes sem comprometer a confiança. O futuro da gestão do tráfego não é apenas automatizado - é inteligente. E com soluções como as da Hikvision, esse futuro já está aqui.
Com modelos de IA de tráfego em grande escala, as cidades podem aplicar as regras de trânsito com exatidão, reduzir os litígios e, mais importante, manter as estradas mais seguras e inteligentes sem comprometer a confiança. O futuro da gestão do tráfego não é apenas automatizado - é inteligente.
Para saber mais sobre as câmaras de ponto de controlo da Hikvision, e as câmaras e servidores de deteção de incidentes com modelos de IA em grande escala, visite o nosso site oficial.
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