Die Wahrnehmung von Verkehrsinformationen bildet die Grundlage intelligenter Transporttechnologie. Der Transportsektor verfügt über eine Fülle von Video- und Bildmaterial, das sich hervorragend für KI-Anwendungen eignet. Aktuell hat die KI in einfachen Szenarien wie der Kennzeichenerkennung, der Identifizierung von Fahrzeugmerkmalen und der Verkehrsstatistik ein relativ stabiles Niveau erreicht. Im Hinblick auf die umfassende Ereigniserkennung bestehen jedoch weiterhin erhebliche Probleme. Zunächst ist bei Anwendungen in differenzierten Szenarien die Abhängigkeit von der Modellanpassung noch weit verbreitet, was die Generalisierungsfähigkeit einschränkt. Die Erkennung von Ereignissen mit wenigen Datenpunkten, wie Brände, Rauch und verschüttete Gegenstände, stellt eine große Herausforderung dar. Darüber hinaus ist es schwierig, die Erkennungsleistung von Algorithmen in Extremsituationen zu verbessern. Beispielsweise wird die Erkennungsleistung in Situationen mit schlechten Lichtverhältnissen und geringer Sichtqualität, wie dichtem Nebel, Dunst und starkem Regen – Situationen, in denen eine präzise Wahrnehmung besonders wichtig ist – beeinträchtigt. Darüber hinaus zeigen KI-Systeme, dass sie stark von Daten abhängig sind, was einen hohen Arbeitsaufwand bei der Datenannotation und dem Modelltraining zur Folge hat.
Große Modelltechnologien können uns bis zu einem gewissen Grad dabei helfen, die Anwendungsengpässe der Verkehrserfassung zu beheben. Große Modelle sind im Vergleich zu kleineren vielseitiger, genauer und effizienter. Mithilfe von Distillation Learning kann das vortrainierte Wissen großer Modelle auf kleinere Modelle übertragen werden, die nach Feinabstimmung eingesetzt werden können. Dadurch erhalten kleine Modelle eine bessere Generalisierungsfähigkeit für neue Daten und Aufgaben. Zudem wird die Datenabhängigkeit kleiner Modelle stark reduziert. Durch die Nutzung des Potenzials von Wissenstransfer und selbstüberwachtem Lernen können Algorithmen sehr schnell implementiert und angewendet werden. Dies führt letztendlich zu einer sehr genauen Erfassung aller Elemente und einer Vielzahl von Szenarien.
FAQ – Häufig gestellte Fragen
1. Wann und wo findet die Expo statt?
Die Expo soll vom 13. bis 15. Mai 2026 in Halle C des Xiamen International Conference and Exhibition Center (XICEC) in Xiamen, China, stattfinden.
2. Welchen Umfang hat die Ausstellung?
Die Veranstaltung erstreckt sich über eine Fläche von 40.000 m² und präsentiert mehr als 350 Unternehmen. Sie zieht über 30.000 Fachbesucher aus aller Welt an.
3. Welche Aktivitäten sind inbegriffen?
Es wird mehr als 80 Fachforen und Veranstaltungen geben, die sich mit den Themen intelligente Mobilität, Transportkommunikation, Sicherheit und nachhaltige Entwicklung auseinandersetzen.
4. Wie viele Länder und Regionen sind beteiligt?
Teilnehmer aus mehr als 80 Ländern und Regionen werden an der Konferenz teilnehmen und so eine globale Plattform für Innovationen im Bereich intelligenter Transportwesen schaffen.
5. Gibt es Möglichkeiten zur Zusammenarbeit?
Das stimmt. Mit mehr als 1.000 internationalen Partnern bietet die Expo zahlreiche Möglichkeiten für Geschäftskooperationen, Technologieaustausch und Investitionen.
6. An wen kann ich mich wenden, um weitere Informationen zu erhalten?
Für weitere Informationen können Sie sich gerne über den Abschnitt „Kontakt“ auf der offiziellen Website an das Organisationskomitee wenden.
