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多模態(tài)大模型產(chǎn)品亮相 ?？低暟l(fā)布文搜存儲(chǔ)系列產(chǎn)品

2025-02-20 08:48:34來(lái)源：海康威視 閱讀量：16832 評(píng)論

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　　基于觀瀾大模型技術(shù)體系，?？低晫⒋髤?shù)量、大樣本量的圖文多模態(tài)大模型與嵌入式智能硬件深度，融合發(fā)布多模態(tài)大模型文搜存儲(chǔ)系列產(chǎn)品——文搜NVR、文搜CVR。
 
　　　　
       ?？低曃乃汛鎯?chǔ)系列產(chǎn)品利用多模態(tài)大模型實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言與視頻圖像的跨模態(tài)信息檢索應(yīng)用，輸入一句話、一個(gè)詞就能秒級(jí)檢索目標(biāo)圖像。目標(biāo)檢索變得更廣、更準(zhǔn)、更快、更易，讓安防錄像回溯不再局限于傳統(tǒng)時(shí)空、報(bào)警等檢索方式，大幅提升目標(biāo)和事件的查找效率，讓安防業(yè)務(wù)管理更高效、更智能。
 
　　搜得廣
 
　　開(kāi)放式語(yǔ)義檢索，搜人搜車搜物
 
　　基于多模態(tài)大模型，文搜存儲(chǔ)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了海量視圖數(shù)據(jù)的開(kāi)放式語(yǔ)義檢索，不再局限于傳統(tǒng)的錄像回放及固定屬性查找。
 
　　根據(jù)需求，在搜索框內(nèi)輸入文字描述(一句話或一個(gè)詞等)，例如輸入“打電話”、“白色面包車”、 “騎電瓶車未戴頭盔”、“自行車”、“小推車”、“小狗”等開(kāi)放文字語(yǔ)義描述，即可搜索出相關(guān)目標(biāo)。
 
　　搜索范圍廣，既支持人、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車等安防場(chǎng)景的高頻目標(biāo)搜索 ，也廣泛支持特定物品、異常行為等特征搜索。
 
　　　　
       搜得準(zhǔn)
 
　　文字與圖像精準(zhǔn)匹配
 
　　利用多模態(tài)大模型技術(shù)，提取圖像與擬搜索語(yǔ)言的特征，并將圖像特征與搜索語(yǔ)言中關(guān)鍵語(yǔ)義特征對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)高精度搜索。
 
　　如能夠理解 “穿紅色衣服”、“黑色背包”、“戴帽子”、“拉桿箱”、“棍棒”等對(duì)目標(biāo)的文字描述，精準(zhǔn)搜索出相關(guān)目標(biāo)。針對(duì)常見(jiàn)目標(biāo)的檢索，TOP20命中率可達(dá)90%以上。(數(shù)據(jù)來(lái)自?？低晫?shí)驗(yàn)室)
 
　　　　
       搜得快
 
　　秒級(jí)出搜索結(jié)果
 
　　采用數(shù)據(jù)三級(jí)緩存、均衡抽樣、異步加載等創(chuàng)新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)文本搜索結(jié)果的秒級(jí)顯示。
 
　　搜得易
 
　　極簡(jiǎn)操作，輕松搜索
 
　　除了手動(dòng)輸入文本進(jìn)行檢索外，貼合用戶常用情景，增設(shè)找人、找機(jī)動(dòng)車、找非機(jī)動(dòng)車、找寵物、找常用物品等快捷搜索入口，還支持用戶自定義編輯搜索慣語(yǔ)，讓操作更簡(jiǎn)單，使用更便捷。
 
　　
       基于觀瀾大模型技術(shù)體系，推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新
 
　　文搜存儲(chǔ)系列產(chǎn)品基于?？低曈^瀾大模型技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用的變革。觀瀾大模型中的圖文多模態(tài)大模型，在大語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上，使用圖文多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練，獲得視覺(jué)感知和視覺(jué)認(rèn)知能力。受益于圖文多模態(tài)大模型強(qiáng)大的感知能力和跨任務(wù)泛化能力，視覺(jué)智能業(yè)務(wù)的應(yīng)用門檻被顯著降低。
 
　　文搜存儲(chǔ)系列產(chǎn)品是多模態(tài)大模型算法與嵌入式智能硬件結(jié)合的應(yīng)用突破，通過(guò)面向平臺(tái)的模型設(shè)計(jì)、大小模型蒸餾、跨層混合精度量化等大模型部署技術(shù)與嵌入式智能硬件創(chuàng)新設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)大模型在輕量化嵌入式硬件平臺(tái)上落地，讓多模態(tài)大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)普惠應(yīng)用，使更多行業(yè)和用戶享受大模型帶來(lái)的智能與便捷。
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