【视觉大模型】

视觉大模型是指通过深度学习和大规模数据训练，能够处理和理解视觉信息的深度神经网络模型。这些模型通常由数十亿甚至上百亿参数构成，能够从图像、视频等多维数据中提取复杂的特征，具有强大的图像理解、生成和推理能力。

视觉大模型的应用场景在交通领域

1. 交通监控与管理

   • 实时交通监控：通过大规模视觉模型分析交通流量、车速、交通灯状态等信息，辅助交通调度和智能交通系统的决策。通过视频监控实现城市道路的全面覆盖，提升交通管理效率。
   • 交通事件检测：识别事故、拥堵、交通违法行为等突发事件，并提供自动报警与预警，帮助交通管理者及时处理突发问题。

2. 自动驾驶

   • 环境感知：视觉大模型可以通过摄像头获取周围环境的实时图像，并通过深度学习模型实现对行人、车辆、交通标志等的检测与识别，为自动驾驶提供高精度的感知能力。
   • 路径规划与决策：结合视觉感知与其他传感器数据，视觉大模型可以帮助自动驾驶系统做出更为精准的路径规划与决策。

3. 公共交通安全监测

   • 乘客行为分析：在地铁、公交车等交通工具中，通过安装摄像头，视觉大模型可以实时监测乘客行为，识别异常行为（如打架、非法占座等），及时报警确保乘客安全