近日，海康威视视觉大模型在交通场景落地。依托观澜大模型，突破传统算法瓶颈，海康威视在端侧发布新一代事件检测系列摄像机，并在中心端同步部署大模型能力推出事件检测终端、事件检测服务器。从边缘端到中心端大模型，带来智能应用的性能和效果提升，推动交通行业智慧升级。

在高速公路交通事件检测领域，受限于模型规模与泛化能力，一些复杂场景下抛洒物、停车、行人等事件的误报、漏报一直是行业的瓶颈。

海康威视基于多年的行业沉淀，依托观澜大模型的技术底座，构建道路事件等行业场景专用的数据模型，与智能硬件深度融合，推出新一代事件检测系列产品，精准检测道路异常事件，助力保障道路安全畅通。

看懂、读准，让道路更聪明

传统交通事件检测算法高度依赖人工标注的特定场景数据，需针对每类事件单独采集样本并训练模型，导致实际应用中常因样本覆盖不全而出现漏检误判。例如，雨天路面积水时，容易误报为抛洒物。

以一条布设了1500路摄像机的高速路段来举例，传统算法日均能感知1000余次事件，如何减少其中无效的事件，降低人工复核的工作量，提升真实异常事件从发现到处置的响应速度，将是提升高速公路运营效率的关键。

海康威视在观澜大模型基础上，利用行业知识预训练和微调，使模型在事件检测领域具备专家级别能力。相较于行业传统的卷积网络，基于Transformer架构的模型，具备更深层次的网络架构，更强的全局特征提取能力和上下文建模能力，模型的泛化性更强，系统性解决了复杂场景下的误报、漏报难题。

例如，抛洒物检测中，结合大模型应用可大幅提升抛洒物体检测效果，不再受困于树影、水渍、标线、标牌等干扰；停车检测中，通过大模型精准区分标牌、缓行车辆、施工车辆，基于车辆停留时长、位置偏离车道线的动态特征综合判断，大幅降低了误报。

多元产品矩阵，满足多场景需求

大模型加持的海康威视事件检测系列产品，通过提取多维信号中的有效信息，挖掘不同模态信息间的潜在关系，增强了对物理世界的全面理解，突破昼夜、雨雾等各类环境下的性能极限，从边缘端到中心端助力规模化的应用落地。

一、 边缘端感知设备，秒级检出，精准识别

事件检测雷视一体机，基于毫米波雷达全天候高精度测距测速能力，在暗光/雨雾等极端场景下实现违停车辆、道路异常的秒级初步检测；再通过大模型推理，对多类型特征进行决策级融合，兼顾复杂环境下的高检出率与高准确率需求。

事件检测摄像机，内置道路专用 AI ISP图像处理算法，有效抑制车辆远光灯对图像影响，保障夜间图像亮度和清晰度。结合大模型，对抛洒物、行人闯入等事件进行精细化分类过滤，在本地完成实时分析，有效降低误报率。依托设备端算力，摆脱云端依赖，显著降低网络传输压力。

二、 中心端设备，利旧复用，降本增效

事件检测终端/服务器加持大模型推理能力，可无缝对接既有视频感知系统及存储设备，实现旧资源的复用。边缘节点专注实时事件检测，中心服务器负责多源数据关联，在保证低延迟响应的同时满足不同规模场景的智能化需求。

交通事件检测系列产品基于海康威视观澜大模型技术体系，助力智能应用的性能和效果提升。后续将持续探索大模型技术，结合观澜多模态大模型的图文理解与推理能力，拓展在道路事故、道路塌陷、异常天气等场景化的应用，更好地理解道路，持续推动行业智慧升级。