中科通達智周ALL大模型，讓視覺AI應用更簡單
2024-06-26
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中科通達智周ALL大模型，讓視覺AI應用更簡單
會員單位武漢中科通達高新技術股份有限公司智周
ALL大模型
讓視覺AI應用更簡單
文/中科通達AI大模型團隊
01 產品背景
隨著前端相機建設廣泛普及的同時，也面臨著利用率不足和AI智能化成本高的挑戰。這一現象背后的原因多元且復雜，主要包括以下幾點：
1.集成與定制化難度高：
不同的應用場景對相機功能和智能分析的需求各異，但市面上的標準化相機往往難以滿足特定需求，導致需要大量的定制開發工作，這不僅增加了成本，也延長了部署周期。
2.數據處理與分析能力有限
大多數前端相機雖然配備了基礎的智能分析功能，但面對復雜多變的場景和高精度要求時，其處理能力和算法復雜度往往受限，需要后端服務器或云平臺的支持，這又額外增加了計算資源的成本。
3.維護與升級成本
隨著AI技術的快速發展，算法和模型迭代迅速，前端設備需要定期更新以保持其智能分析的有效性，這涉及到軟件升級、硬件兼容性測試等一系列維護工作，成本高昂且操作繁瑣。
4.數據傳輸與存儲壓力
前端相機生成的視頻數據量龐大，若要實現實時或近實時的智能分析，需要高速穩定的網絡傳輸能力以及大量的存儲空間，這些都直接推高了整體系統的運行成本。
5.能耗問題
高性能的AI處理能力往往伴隨著較高的能耗，對于大量部署的前端相機來說，能源消耗成為一個不可忽視的成本因素。
02 產品技術方案概述
協會會員單位武漢中科通達高新技術股份有限公司智周ALL產品技術方案的三個核心階段：數據預處理與聚類、跨模態特征抽取、以及檢索系統驗證與優化。
1.數據預處理與多模態聚類
數據收集：匯總大規模無標注圖文數據集，覆蓋廣泛的主題和場景。
預處理：對圖像進行標準化處理（如縮放、去噪），文本進行清洗（去除停用詞、標點符號）。
多模態聚類：運用高級聚類算法（如深度聚類、譜聚類）在預處理后的無標注數據上操作，基于圖像視覺特征和文本語義特征的相似性進行分組，自動生成高質量的偽標簽。
2.跨模態特征抽取利用CLIP模型
CLIP模型應用：利用CLIP模型的視覺-語言對齊特性，對每張圖片及其配文進行聯合嵌入學習，提取高度相關的跨模態特征向量。CLIP的預訓練使得模型能夠理解圖像和文本之間的復雜關聯，為后續檢索提供強大的基礎特征。
特征融合：結合圖像和文本的嵌入向量，通過加權融合、注意力機制或其他高級融合策略，生成綜合的跨模態特征表示。
3.檢索系統構建與驗證
無監督圖像檢索：在無監督設置下，使用聚類得到的偽標簽作為查詢依據，驗證模型在未經過直接監督情況下的檢索能力。
有監督圖像檢索：在有標簽數據子集上進行監督學習，微調模型參數，增強檢索精度。通過對比實驗評估在標準數據集上的表現。
03 產品優勢
視覺大模型相較于傳統AI模型，在智能安全監控與城市治理領域展現出顯著優勢，主要體現在以下幾個方面：
1.更強大的學習與泛化能力：
視覺大模型通過大規模數據訓練，具備更深層次的模式理解和泛化能力。這意味著它們能在面對新場景或復雜多變的情況時，依然保持較高的識別準確率和適應性，減少誤報和漏報，這對于智能安全監控至關重要，比如在辨識不同光照條件下的可疑行為、人群中的人臉識別等。
2.端到端的解決方案：
傳統AI模型往往針對特定任務設計，而視覺大模型支持更為復雜的端到端學習，能夠處理從原始圖像輸入到最終決策輸出的整個流程。這使得它們在城市治理中可以承擔更多元化的角色，如直接從視頻流中識別交通違規、環境問題，無需人工預處理或多個模型接力，提高效率和響應速度。
3.自動特征學習與多任務處理：
視覺大模型擅長自動學習高級抽象特征，無需手動設計特征工程，這大大簡化了模型開發過程，并且使得模型在面對多任務場景時更加靈活。在城市監控中，一個模型即可同時執行人群密度估計、異常行為檢測、車輛類型識別等多個任務，實現資源的高效利用和綜合管理能力的提升。
4.持續學習與優化
大模型支持持續學習機制，能夠在部署后繼續接收反饋數據進行微調，不斷優化性能。這對于城市治理尤為重要，因為城市環境和需求是動態變化的。例如，隨著季節變換和城市發展，監控系統需不斷適應新的交通模式、人群流動規律，以及可能出現的新安全威脅。
04 應用場景深化
視覺大模型的應用正引領一場技術革新，讓城市更加智慧與安全。
1.智能安全監控與城市管理
公共安全提升：在城市監控中，視覺大模型能實時分析監控視頻，識別異常行為、人群聚集、車輛違停等，及時預警潛在安全風險，協助公共安全管理。
交通管理優化：通過分析交通攝像頭捕捉的畫面，視覺大模型能自動識別交通流量、車輛類型和違章行為，幫助優化交通信號控制，減少擁堵，提高道路安全。
環境監測：在城市環境中，模型能監控空氣質量和環境變化，如垃圾堆積、河流污染，及時通知相關部門進行清理和維護。
2.自動駕駛
道路環境感知：基于大規模數據訓練的視覺大模型，能夠準確識別道路標志、行人、其他車輛等，為自動駕駛汽車提供實時、精確的環境感知信息，支持安全駕駛決策。
復雜路況處理：在復雜的城市道路條件下，模型能預測其他交通參與者的意圖，如行人的過街行為、車輛的變道動作，提高自動駕駛系統的應變能力。
3.其他
智慧農業：視覺大模型分析田間作物圖像，識別作物生長狀況和病蟲害跡象，為農民提供及時的防治建議。
智慧醫療：視覺大模型能輔助醫生分析X光片、CT掃描、MRI圖像等，提高疾病診斷的準確性，如早期癌癥篩查、病變檢測等。
零售與電商：在電商平臺上，視覺大模型能夠識別用戶上傳的圖片，快速匹配商品庫中的相似商品，提升購物體驗和個性化推薦的準確性。
中科通達智周ALL視覺大模型支持跨模態搜索、萬物識別、視覺對話等，該解決方案的出現，正是試圖通過技術創新來解決上述挑戰。
通過高效的算法模型減少對計算資源的需求、支持更靈活的部署方式以適應多樣化場景、以及優化數據處理流程降低傳輸和存儲成本，最終目標是使前端相機的智能化變得更加高效、經濟且易于實施，真正提升其使用價值和場景覆蓋率。
中科通達是一家從事數字治理與公共安全領域的綜合信息服務商，公司于2021年7月在科創板上市(688038)。
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