Mithilfe der Shengteng-KI-Technologie hilft das Qinling·Qinchuan-Transportmodell Xi'an beim Aufbau eines intelligenten Transportinnovationszentrums

„Hochkomplex, stark fragmentiert und domänenübergreifend“ war schon immer der Hauptschmerzpunkt auf dem Weg zur digitalen und intelligenten Modernisierung der Transportbranche. Kürzlich ist das „Qinling·Qinchuan Traffic Model“ mit einer Parameterskala von 100 Milliarden, das gemeinsam von China Science Vision, der Bezirksregierung Xi'an Yanta und dem Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center entwickelt wurde, auf den Bereich des intelligenten Transports ausgerichtet und bietet Dienstleistungen für Xi'an und die umliegenden Gebiete. Die Region wird ein Dreh- und Angelpunkt für intelligente Transportinnovationen sein.

Das „Qinling·Qinchuan Traffic Large Model“ kombiniert die lokalen verkehrsökologischen Daten von Xi'an in riesigen offenen Szenarien, den ursprünglichen fortschrittlichen Algorithmus, der unabhängig von China Science Vision entwickelt wurde, und die leistungsstarke Rechenleistung der Shengteng AI von Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center und bietet eine Roadmap für die Straße. Netzwerküberwachung, Notfallsteuerung, Wartungsmanagement, öffentlicher Verkehr und andere intelligente Transportszenarien sorgen für den digitalen Wandel.

Das Verkehrsmanagement weist in verschiedenen Städten unterschiedliche Merkmale auf. Es gibt große Unterschiede in den Verkehrseigenschaften, Fahrmustern und dem Verkehrsfluss verschiedener Straßen. Daher sind weiterhin gezielte Verbesserungsmaßnahmen im Hinblick auf das Verkehrsnotfallmanagement, die Sonderverwaltung und den umfassenden Betrieb erforderlich

Im Bereich des Verkehrssicherheitsmanagements stehen wir vor einigen Herausforderungen, wie z. B. der Schwierigkeit, illegale Fahrzeuge in allen Provinzen zu sichern, der Schwierigkeit eines umfassenden Verkehrssicherheitsmanagements und den Problemen einer umfassenden Strafverfolgung von fahrenden Fahrzeugen wie Müllwagen und anderen spezifische Szenarien. Um diese Schwachstellen zu bewältigen, nutzt das „Qinling·Qinchuan Traffic Model“ seine einzigartigen Modellfähigkeiten, um vorteilhafte Lösungen bereitzustellen

Im umfassenden Managementplan für spezielle Fahrzeugkategorien, wie z. B. Zwei-Personen- und Einzel-Gefahrfahrzeuge, Müllwagen, Gefahrstoff-Chemiefahrzeuge usw., kann die „Wiederverwendungs“-Methode der Verwendung von Kameras durch tatsächliche Bedingungen wie Licht beeinflusst werden , Aufnahmewinkel, Bildhintergrund und Verdeckung wirken sich auf die Identifizierung und Verfolgung dieser in Betrieb befindlichen Fahrzeuge aus. Diese verformbare Modellstruktur kann Bilder entsprechend der Position und dem Maßstab des Ziels adaptiv segmentieren, die durch Variablen wie Fahrzeughaltung, -winkel und -okklusion verursachten Störfaktoren wirksam überwinden und verschiedene spezielle Fahrzeugkategorien durchgängig genau identifizieren Anwendungsimplementierungsprobleme zuverlässiger bei der End-End-Lösungsbereitstellung

Im Straßenmanagement- und -instandhaltungsszenario ist der Übermittlungszyklus von PCI- und PQI-Berichten langwierig und häufig, was auf verschiedene Faktoren zurückzuführen ist, wie z. B. verschiedene Arten von Fahrzeugen zur Erfassung von Straßenkrankheitsdaten, komplexe Arten von Daten zu offensichtlichen Straßenkrankheiten und Schwierigkeiten bei der Identifizierung auf Millimeterebene Krankheiten wie kleine Risse, „Qinling·Qinchuan Traffic Model“ verlässt sich auf seine hervorragenden Fähigkeiten, um Autobahnbesitzern wie Schnellstraßen, National- und Provinzstraßen dabei zu helfen, häufig auftretende Probleme in der Branche effektiv zu lösen.

Bei der Identifizierung feiner Risse auf Autobahnen hat das Modell beispielsweise in der Vortrainingsphase umfangreiches Vorwissen erlernt, sodass es bei der Übertragung auf einen Long-Tail-Datensatz die Merkmalsdarstellung leichter erlernen kann Schwanzkategorie. Bei der Implementierung in praktische Anwendungen wie der Identifizierung kleiner Arten von Straßenkrankheiten ist die Erkennungsgenauigkeit außerdem genauer und effizienter als bei herkömmlichen manuellen und halbautomatischen Markierungsmethoden.

In Szenarien zur Kontrolle von Verkehrsstaus in Städten müssen Lösungen auch mit den Verkehrsmerkmalen der Stadt kombiniert werden, um städtische Verkehrsmanager als Ganzes bei der Verbesserung der umfassenden Fähigkeiten des Verkehrsnotfallmanagements und der Situationsanalyse zu unterstützen

. Das „Qinling·Qinchuan-Verkehrsmodell“ nutzt seine eigenen Funktionen zur multimodalen Erfassung von Signalfusionen und zur Entscheidungsfindung bei der Kreuzungsverteilung, kombiniert mit Xi'ans städtischer Straßenverteilung „Schachbrett-Straßennetz, eine Stadt mit mehreren Zentren“,

kann erfassen verschiedene Bereiche in Echtzeit Der Status von Fahrzeugen, Fußgängern und Straßen an wichtigen Kreuzungen und Hauptstrecken und basierend auf der charakteristischen Verteilung historischer Verkehrsdaten unterstützt städtische Verkehrsmanager bei der Erstellung entsprechender Verkehrsfluss-Koordinierungspläne, die nicht nur Verkehrsstaus reduzieren, sondern minimiert auch die Gefahr von Unfällen durch Staus.

Das „Qinling·Qinchuan-Verkehrsmodell“ geht tief in die Kerngeschäftsszenarien ein und verfügt derzeit über ausgereifte Anwendungsfunktionen wie ein umfassendes Verkehrssicherheitsmanagement für den Stadtverkehr sowie eine intelligente Datenanalyse und -beurteilung. Sein Intelligenzgrad ist dem aktuellen Anwendungsstatus weit überlegen der Branche.

China Vision wird auch in Zukunft mit der Stadtregierung von Xi'an und dem Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center zusammenarbeiten, um gemeinsam die Möglichkeit der Anwendung des „Qinling·Qinchuan Traffic Model“ in Aspekten wie der autonomen Fahrunterstützung zu prüfen und Fahrzeug-Straßen-Zusammenarbeit V2X. Basierend auf der Shengteng AI-Basissoftware- und -Hardwareplattform. Wir werden unsere herausragende wissenschaftliche und technologische Stärke sowie unsere digitale Innovationstechnologie nutzen, um den städtischen Verkehr zu stärken, die digitale Modernisierung des städtischen Verkehrs zu fördern und Weisheit und technologische Stärke zum Aufbau eines Verkehrskraftwerks beizutragen!

Der Inhalt über China Vision Language muss neu geschrieben werden

Sinovision ist ein Unternehmen des Instituts für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften. Es konzentriert sich seit mehr als 20 Jahren auf den Bereich der künstlichen Intelligenz und verfügt über umfangreiche technische Erfahrung. Wir widmen uns der Entwicklung von Kerntechnologien für multiheterogene Sensorik und feinkörnige Erkennung und bieten eine umfassende Palette an Software- und Hardwareplattformen und -lösungen für künstliche Intelligenz für den Bereich des intelligenten Transportwesens

Als repräsentativ wachsendes Unternehmen im Bereich des intelligenten Transports ist Sinovision bestrebt, mit seiner hervorragenden Technologie, die auf jahrelanger intensiver Entwicklung und Anhäufung im Bereich des intelligenten Transports basiert, kontinuierlich die „optimale Lösung“ des universellen visuellen Modells in der Transportbranche zu erforschen Transport.

Im Bereich des intelligenten Transports engagiert sich Sinovision derzeit für die Bereitstellung digitaler intelligenter Dienste für vier Transportanwendungsszenarien: Städte, ländliche Gebiete, Autobahnen und Verkehrsknotenpunkte. Um dies zu erreichen, nutzen wir modernste Technologieprodukte

Über das Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center

Das Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center ist die neue Generation öffentlicher Rechenleistungsplattform für künstliche Intelligenz des Landes und der erste große Rechenleistungscluster für künstliche Intelligenz im Nordwesten Chinas. Es nutzt „unabhängig innovative Software und Hardware für künstliche Intelligenz“. Infrastruktur“ als wichtigste Unterstützung für den Aufbau eines Zentrums schafft vier ökologische Plattformen, um Universitäten, Unternehmen und wissenschaftlichen Forschungsinstituten mit künstlicher Intelligenz genaue und zuverlässige Modelltrainings- und Inferenzdienste bereitzustellen, um den vielfältigen Anforderungen der industriellen Entwicklung an Rechenleistung gerecht zu werden und die „Regierung“ zu realisieren -Industrie-akademische-Universität-Akademie“ der künstlichen Intelligenz. Ein geschlossener Kreislauf von „Forschung und Nutzung“.

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