交通事件檢測始終是道路安全治理與事故預防的重點。宇視科技深耕交通行業多年，梧桐大模型將AI能力深度落地于各大交通場景，全面賦能云、邊、端三大類產品，推出新一代事件檢測攝像機和分析終端及服務器。大模型的高效應用顯著提升了方案檢測精度及分析性能，為道路數字化轉型提供強勁助力。

圖：宇視“梧桐”大模型交通事件檢測系列產品

在復雜多變的道路場景下，事件檢測技術的規模性落地一直是行業難題。傳統檢測算法因抗干擾能力弱、泛化性不足，在低照、小像素、多目標等場景中易產生誤報（如拋灑物、異常停車等），不僅影響使用體驗，還增加了人工審核成本。技術應用非但未能減負，反而成了管理負擔。

大模型突破傳統算法瓶頸，全面提升檢測精度

宇視科技依托“梧桐”行業大模型，深度融合自適應學習框架與知識蒸餾技術，構建新一代事件檢測算法方案。該方案采用動態語義感知網絡和自動跟蹤算法，有效解決了光照突變、目標遮擋等極端場景下的檢測難題，顯著提升了檢測精度。

大模型助力云邊端平權，提質增效

在傳統的交通事件方案組網中，受制于前端算力不足、算法精度不高、算法泛化能力弱等現實問題，邊緣/中心端往往承擔了更多更復雜的檢測分析任務。

宇視梧桐大模型在攝像機蒸餾落地，在同樣的算力標準下實現了檢出率及檢準率的雙重提升。借助大模型的賦能，前端分析不僅提升了事件檢測的實時性，還能有效承擔邊緣及中心側的分析任務，從而釋放后端資源，實現資源的動態分配與高效利用。

拋灑物

傳統算法對小型、異形障礙物的識別率較低，易受光線、車流干擾，且容易誤識道路標識。而基于大模型技術，可精準識別物體類別，有效定位散落輪胎、碎片等拋灑物，實現復雜場景下的精準檢測，顯著提升干擾因素下的檢出效果，從而更好保障行車安全。

 
圖 拋灑物識別

異常停車

傳統方案在識別執法作業、道路施工等場景時存在辨識盲區，易誤檢交通標識等靜態設施，虛警頻發。梧桐大模型通過構建精細化車輛特征識別模型，不僅能精準區分社會車輛與特種作業車輛，還可結合場景語義理解有效過濾干擾目標，顯著減少無效警情，提升交通管理效率。

圖 異常停車識別

積雪/團霧

冰雪覆蓋使車道標線難以識別，傳統算法難以有效區分大霧和陰天場景，檢測穩定性不足。基于大模型技術，可結合環境信息，精準識別道路積雪、團霧等復雜路況，從而提升道路運維效率。

圖 異常天氣識別

宇視“梧桐”大模型讓事件檢測智能化能力全面升級，更精準、更穩定、更真實、更高效，深度賦能交通管理場景，營造更加安全、有序、高效的交通出行體驗。

宇視科技深耕交通領域，不斷探索AI技術的創新應用，將AI技術與交通管理緊密結合，為智慧交通的發展注入了新的活力。未來，宇視科技將繼續秉持創新精神，推動智慧交通的全面發展。