Que sont les modèles multimodaux ?
Comparés aux modèles unimodaux, qui se limitent au traitement d’un seul type de données (par exemple uniquement du texte ou uniquement des images), les modèles multimodaux sont des systèmes d’IA avancés capables de traiter simultanément et d’intégrer en profondeur plusieurs types de données hétérogènes, tels que le texte, l’image et la vidéo.
Que peuvent faire les modèles multimodaux ?
Grâce aux capacités multimodales du grand modèle Dahua Xinghan de la série M, il réalise un alignement efficace et une compréhension collaborative entre les images et le langage naturel, permettant ainsi diverses applications telles que WizSeek (recherche texte-vers-image) et les fonctions d’alarmes définies par texte.
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WizSeek
Alarmes définies par texte
Qu’est-ce que WizSeek ?
Propulsé par les modèles multimodaux Xinghan, WizSeek révolutionne l’investigation vidéo grâce à la recherche en langage naturel. Il suffit de décrire votre cible (personne, véhicule, animal, objet, etc.) et WizSeek retrouve instantanément les séquences correspondantes dans les archives vidéo enregistrées. En remplaçant la revue manuelle par une recherche intelligente et hautement précise, il offre des résultats plus rapides et plus intuitifs.
Avantages clés
- Recherche étendueCouvre plus de 400 catégories, allant des personnes, véhicules et animaux aux panneaux, plantes et plus encore.
- Recherche préciseRecherche haute précision basée sur les modèles d’IA à grande échelle Dahua Xinghan.
- Recherche instantanéeSaisissez un mot-clé ou une expression pour trouver les résultats ciblés en quelques secondes.
- Recherche convivialeInterface conviviale de type recherche offrant un accès en un clic et une recherche approximative.
Alarmes définies par texteQu’est-ce que les alarmes définies par texte ?
Les alarmes définies par texte permettent aux utilisateurs de définir des règles d’alerte personnalisées via des descriptions textuelles. En développant de nouveaux algorithmes basés sur le texte de l’invite, elles réduisent considérablement la barrière de développement et remplacent les processus de personnalisation traditionnels, qui nécessitaient l’entraînement de modèles CNN avec des milliers d’échantillons annotés et leur déploiement. Les utilisateurs peuvent créer instantanément des alertes personnalisées en utilisant de simples règles textuelles, sans codage ni procédures compliquées.
Avantages clés
- 01Aucune barrière techniqueGénérer des algorithmes personnalisés uniquement avec des mots, sans besoin de coder.Générer des algorithmes personnalisés uniquement avec des mots, sans besoin de coder.
- 02Déploiement instantanéTransformer les descriptions textuelles en alertes en temps réel en quelques secondes.Transformer les descriptions textuelles en alertes en temps réel en quelques secondes.
- 03Exploitation à faible coûtRéduire considérablement les coûts élevés de collecte de données et d’entraînement des modèles.Réduire considérablement les coûts élevés de collecte de données et d’entraînement des modèles.
- 04Adaptabilité multi-scénariosS’adapter à divers scénarios avec de simples entrées textuelles.S’adapter à divers scénarios avec de simples entrées textuelles.
Comment optimiser les alarmes définies par texte
Grâce à un algorithme d’auto-apprentissage, effectuer un entraînement et une optimisation directement sur le même IVSS, permettant aux algorithmes de devenir plus intelligents et précis à chaque utilisation.
