中科通达智周ALL大模型
让视觉AI应用更简单
文/中科通达AI大模型团队
产品
背景
方案
概述
产品
优势
应用
场景
01
产 品 背 景
随着前端相机建设广泛普及的同时，也面临着利用率不足和AI智能化成本高的挑战。这一现象背后的原因多元且复杂，主要包括以下几点：
1.集成与定制化难度高：
不同的应用场景对相机功能和智能分析的需求各异，但市面上的标准化相机往往难以满足特定需求，导致需要大量的定制开发工作，这不仅增加了成本，也延长了部署周期。
2.数据处理与分析能力有限
大多数前端相机虽然配备了基础的智能分析功能，但面对复杂多变的场景和高精度要求时，其处理能力和算法复杂度往往受限，需要后端服务器或云平台的支持，这又额外增加了计算资源的成本。
3.维护与升级成本
随着AI技术的快速发展，算法和模型迭代迅速，前端设备需要定期更新以保持其智能分析的有效性，这涉及到软件升级、硬件兼容性测试等一系列维护工作，成本高昂且操作繁琐。
4.数据传输与存储压力
前端相机生成的视频数据量庞大，若要实现实时或近实时的智能分析，需要高速稳定的网络传输能力以及大量的存储空间，这些都直接推高了整体系统的运行成本。
5.能耗问题
高性能的AI处理能力往往伴随着较高的能耗，对于大量部署的前端相机来说，能源消耗成为一个不可忽视的成本因素。
02
产品技术方案概述
中科通达智周ALL产品技术方案的三个核心阶段：数据预处理与聚类、跨模态特征抽取、以及检索系统验证与优化。
1.数据预处理与多模态聚类
数据收集：汇总大规模无标注图文数据集，覆盖广泛的主题和场景。
预处理：对图像进行标准化处理（如缩放、去噪），文本进行清洗（去除停用词、标点符号）。
多模态聚类：运用高级聚类算法（如深度聚类、谱聚类）在预处理后的无标注数据上操作，基于图像视觉特征和文本语义特征的相似性进行分组，自动生成高质量的伪标签。
2.跨模态特征抽取利用CLIP模型
CLIP模型应用：利用CLIP模型的视觉-语言对齐特性，对每张图片及其配文进行联合嵌入学习，提取高度相关的跨模态特征向量。CLIP的预训练使得模型能够理解图像和文本之间的复杂关联，为后续检索提供强大的基础特征。
特征融合：结合图像和文本的嵌入向量，通过加权融合、注意力机制或其他高级融合策略，生成综合的跨模态特征表示。
3.检索系统构建与验证
无监督图像检索：在无监督设置下，使用聚类得到的伪标签作为查询依据，验证模型在未经过直接监督情况下的检索能力。
有监督图像检索：在有标签数据子集上进行监督学习，微调模型参数，增强检索精度。通过对比实验评估在标准数据集上的表现。
03
产 品 优 势
视觉大模型相较于传统AI模型，在智能安全监控与城市治理领域展现出显著优势，主要体现在以下几个方面：
1.更强大的学习与泛化能力：
视觉大模型通过大规模数据训练，具备更深层次的模式理解和泛化能力。这意味着它们能在面对新场景或复杂多变的情况时，依然保持较高的识别准确率和适应性，减少误报和漏报，这对于智能安全监控至关重要，比如在辨识不同光照条件下的可疑行为、人群中的人脸识别等。
2.端到端的解决方案：
传统AI模型往往针对特定任务设计，而视觉大模型支持更为复杂的端到端学习，能够处理从原始图像输入到最终决策输出的整个流程。这使得它们在城市治理中可以承担更多元化的角色，如直接从视频流中识别交通违规、环境问题，无需人工预处理或多个模型接力，提高效率和响应速度。
3.自动特征学习与多任务处理：
视觉大模型擅长自动学习高级抽象特征，无需手动设计特征工程，这大大简化了模型开发过程，并且使得模型在面对多任务场景时更加灵活。在城市监控中，一个模型即可同时执行人群密度估计、异常行为检测、车辆类型识别等多个任务，实现资源的高效利用和综合管理能力的提升。
4.持续学习与优化
大模型支持持续学习机制，能够在部署后继续接收反馈数据进行微调，不断优化性能。这对于城市治理尤为重要，因为城市环境和需求是动态变化的。例如，随着季节变换和城市发展，监控系统需不断适应新的交通模式、人群流动规律，以及可能出现的新安全威胁。
04
应 用 场 景 深 化
视觉大模型的应用正引领一场技术革新，让城市更加智慧与安全。
1.智能安全监控与城市管理
公共安全提升：在城市监控中，视觉大模型能实时分析监控视频，识别异常行为、人群聚集、车辆违停等，及时预警潜在安全风险，协助公共安全管理。
交通管理优化：通过分析交通摄像头捕捉的画面，视觉大模型能自动识别交通流量、车辆类型和违章行为，帮助优化交通信号控制，减少拥堵，提高道路安全。
环境监测：在城市环境中，模型能监控空气质量和环境变化，如垃圾堆积、河流污染，及时通知相关部门进行清理和维护。
2.自动驾驶
道路环境感知：基于大规模数据训练的视觉大模型，能够准确识别道路标志、行人、其他车辆等，为自动驾驶汽车提供实时、精确的环境感知信息，支持安全驾驶决策。
复杂路况处理：在复杂的城市道路条件下，模型能预测其他交通参与者的意图，如行人的过街行为、车辆的变道动作，提高自动驾驶系统的应变能力。
3.其他
智慧农业：视觉大模型分析田间作物图像，识别作物生长状况和病虫害迹象，为农民提供及时的防治建议。
智慧医疗：视觉大模型能辅助医生分析X光片、CT扫描、MRI图像等，提高疾病诊断的准确性，如早期癌症筛查、病变检测等。
零售与电商：在电商平台上，视觉大模型能够识别用户上传的图片，快速匹配商品库中的相似商品，提升购物体验和个性化推荐的准确性。
中科通达智周ALL视觉大模型支持跨模态搜索、万物识别、视觉对话等，该解决方案的出现，正是试图通过技术创新来解决上述挑战。
通过高效的算法模型减少对计算资源的需求、支持更灵活的部署方式以适应多样化场景、以及优化数据处理流程降低传输和存储成本，最终目标是使前端相机的智能化变得更加高效、经济且易于实施，真正提升其使用价值和场景覆盖率。
中科通达是一家从事数字治理与公共安全领域的综合信息服务商，公司于2021年7月在科创板上市(688038)。
公司产品和技术深度融合国家信创产业发展战略，以物联感知服务、视频图像处理、大数据能力为基础，在物联感知、大数据处理、底座服务、视频图像综合应用、情指勤舆一体化、智慧交通、智慧小区、基础警务等数字城市及公安信息化领域为客户提供专业的解决方案、平台产品、技术服务。
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