在高速监控指挥中心

每天有数以万计的交通事件告警提示弹出

但海量告警中

混杂着多少误报噪音

又有多少真正的危险

系统一声未吭？

一个反光的路牌

可能被误认为异常停车

一缕升腾的浓烟

可能在系统的沉默中酿成了大祸

… …

海康威视多模态大模型交通事件检测产品，让事件检测系统从“看见了什么”升级到“看懂了什么”，从“识别画面”到“理解场景”，更加精准捕捉真实风险，也协助发现更多当前系统难以发现的问题。

双维度智能研判体系，让事件检测会“思考”

传统AI的问题在于“只见树木，不见森林”，仅机械比对图像特征，无法理解要素与要素的关联关系，缺乏全图视野与整体路域场景综合研判能力。

海康威视多模态大模型，通过视觉与语言的“双脑”协同，打造了具备逻辑思考能力的双维度智能研判体系：

语义指令解析：听懂“人话”，例如“检测抛洒物”时，能理解抛洒物是“不该出现在路面的物体”，并能区分于正常的道路设施。

基础视觉识别：通过视觉大模型识别画面中的车辆、行人、障碍物等元素的属性。

多模态理解与判断：将视觉特征映射到语言模型可理解的空间，消除模态差异，并结合常识与场景判断关系精准输出检测结果。例如在识别出“车道有货车轮胎”后能进一步分析“轮胎是汽车的一部分。它现在位于高速公路的行车道上，而不是在车上”，从而判断出它是抛洒物。

突破局限，适配复杂环境、稀缺场景

全图关联感知，突破视觉局限

面对杆件阴影，传统方法可能直接判定为抛洒物事件；而多模态大模型结合场景理解，能准确判断这只是光影干扰，避免异常报警。

场景深度理解，适配复杂环境

能区分路面反光与真实异物，能分辨普通停车与事故停车，能更适应雨、雾、夜等复杂环境。

践行少样本学习，适配稀缺场景

告别传统AI需要成千上万张照片“喂图”学习的模式，多模态大模型只需理解事件的“概念”，就能举一反三，产生精准报警。

双重验证，双重可靠

为了确保捕获率和更高的准确率，系统在保证捕获率的前提下采用两级验证机制。

第一级：视觉大模型初筛（快）

快速扫描所有监控画面，以高敏感度发现“疑似目标”，以“宁可多报，不可漏报”的策略执行初筛。

第二级：多模态大模型复核（准）

多模态大模型会对疑似目标进行深度分析，结合场景、时间、环境综合判断，从而过滤掉90%以上的误报（数据来源海康威视实验室），确保推送到人工端的告警都真实有效。

这种架构既保证了毫秒级的响应速度，又通过只对疑似目标进行深度分析，极大提升了计算资源的利用效率。

两种部署，灵活适配，平滑升级

针对不同路段的实际情况，海康威视提供两种灵活的部署方式：

利旧焕新模式

沿用现有摄像头，视觉大模型服务器增配多模态大模型服务器完成智能化升级，利旧既有资源，最小化改造成本。

端边云协同模式

依托智能感知设备，配搭多模态大模型服务器，全链路智能管控，隐患预警更快更及时。

交通事件检出后，能够在事件监测平台上进行实时告警。可根据业务需要，配置相应的报警策略、聚合策略，实现高精度事件检出、高效率报警提醒。

*图片来源于智慧公路综合监测平台测试画面

真正的智能，是理解而不仅是识别。从“看见”跨越到“看懂”，海康威视多模态大模型交通事件检测产品，让告警更精准，助力智能交通更懂路、更护路。