在交通行业迈向智能化的进程中，传统算法曾发挥了重要作用，助力行业快速开启智能化篇章。但随着交通场景日益复杂，传统算法的技术短板逐渐暴露，成为交通领域进一步实现深度智能化与数字化的阻碍。

高速公路交通事件检测领域，问题尤为突出。受模型规模和泛化能力的限制，在面对复杂场景时，传统检测技术对于抛洒物、停车、行人等事件的检测，频繁出现误报、漏报现象，严重影响检测的准确性，这也一直是困扰行业发展的难题。

为打破这一僵局，海康威视依托自主研发的海康观澜大模型，成功突破传统算法瓶颈。近期，海康威视不仅在端侧推出新一代事件检测系列摄像机，还在中心端同步部署大模型能力，推出事件检测终端和事件检测服务器。CPS 评测中心对这些新产品的实际表现展开了深入评测。

一、大模型驱动，重塑检测智慧内核

以往，交通事件检测算法严重依赖人工标注的特定场景数据，每一类事件都需要单独采集样本并训练模型。这种方式导致样本难以覆盖所有实际场景，在应用中极易出现漏检和误判的情况。例如，在雨天时，路面的积水常常被误判为抛洒物。

以某条安装了 1500 路摄像机的高速公路路段为例，传统算法每天能感知 1000 余次事件，但其中包含大量无效事件，这不仅增加了人工复核的工作量，还严重影响了对真实异常事件的响应速度。如何提高检测精度，减少无效事件，提升高速公路运营效率，成为行业亟待解决的问题。

海康威视基于观澜大模型，运用行业知识进行预训练和微调，让模型在交通事件检测领域拥有了专业级的分析能力。在评测过程中发现，相较于传统的卷积网络，基于 Transformer 架构的观澜大模型拥有更复杂的网络结构，具备更强的全局特征提取和上下文建模能力，大大提升了模型的泛化性，从根本上解决了复杂场景下的误报、漏报问题。

在抛洒物检测场景中，通过预训练大模型，并结合真实动态场景中的干扰数据，检测系统能够有效排除树影、水渍、标线、标牌等干扰因素，大幅提升抛洒物检测的准确率。在车辆检测方面，大模型通过对车辆停留时长、偏离车道线位置等动态特征进行综合分析，能够精准区分标牌、缓行车辆和施工车辆，显著降低误报率。

二、突破技术壁垒，边缘端实现精准检测

传统摄像机采用固定算法，在复杂场景下不仅误报率高，而且识别距离有限，已经无法满足城市交通精细化管理的需求。

海康威视新推出的事件检测雷视一体机，有效弥补了传统设备的缺陷。这款设备创新性地将高精度毫米波雷达与 800 万像素 CMOS 低照度深度学习智能相机相结合，从设备结构、应用场景、数据采集到信息处理，实现了全方位的深度融合，可对 350 米范围内的机动车进行精准检测。

在实际测试中，雷视一体机凭借毫米波雷达全天候高精度测距测速的优势，在暗光、雨雾等恶劣环境下，也能对违停车辆和道路异常情况进行快速检测，响应时间缩短至秒级。借助大模型的推理能力，设备能够实现特征级和决策级的融合，进一步提升复杂环境下智能识别的准确性。

事件检测摄像机作为传统摄像机的升级产品，在图像采集和智能分析方面表现出色。该摄像机配备 1/1.2 英寸 800 万像素 CMOS 传感器，支持 H.264 和 H.265 两种编码格式，可输出分辨率为 Full HD 3840×2160、帧率为 25fps 的高清实时图像，并具备 3D 数字降噪功能。同时，摄像机内置深度学习算法，支持车牌识别和目标全结构化分析。实测显示，摄像机传输的超高清图像流畅、清晰，内置的道路专用 AI ISP 图像处理算法能有效抑制车辆远光灯的影响，确保夜间图像的质量。结合大模型的分析能力，摄像机能够对抛洒物、行人闯入等事件进行精细化分类和过滤，在本地完成实时分析，大大降低了误报率。此外，依托设备端强大的算力，大模型摄像机无需依赖云端，有效减轻了网络传输压力。

三、实现无缝升级，中心端提升资源效能

对于用户而言，如何在降低成本的前提下，实现系统的智能化升级，一直是个难题。海康威视推出的事件检测终端和服务器，基于大模型的推理能力，能够与现有的视频感知系统和存储设备无缝对接，实现旧资源的再利用，确保原有设备能够平稳过渡到智能化阶段。

事件检测终端 iDS-TSS300-H 支持接入普通摄像机或球机，可同时实现交通事件检测、交通参数采集、视频质量诊断、病害检测以及交通设施损坏检测等功能。该终端能够检测行人、停车、抛洒物、拥堵等多种交通事件，并采集车型、车道流量、车道速度等交通参数。

事件检测服务器 iDS-TSS500-H 基于最新的深度学习智能算法，可针对城市、高速、隧道等不同场景，实时检测多种交通事件。除具备交通事件检测和参数采集功能外，服务器还支持视频结构化分析和视频质量诊断，并能对检测到的事件进行图片抓拍和车牌识别。在测试中，该服务器能够支持更多路数的中心场景应用，进一步提升了系统的整体效能。

记者点评

海康威视新推出的视觉大模型系列产品，标志着交通检测领域一场新的智能化变革已经拉开帷幕。新一代事件检测系列产品作为大模型在交通场景应用的先行者，通过整合多维信号中的有效信息，挖掘不同模态信息之间的潜在联系，显著提升了对复杂物理环境的感知能力。这些产品突破了昼夜、雨雾等恶劣环境的限制，从边缘端到中心端，为大模型在交通领域的大规模应用提供了有力支持，有望推动交通检测行业进入智能化发展的新阶段 。