La percepción de la información de tráfico es la base de los sistemas de tecnología de transporte inteligente. El sector del transporte cuenta con una gran cantidad de material de vídeo e imágenes que constituye una base sólida para las aplicaciones de IA. Actualmente, la IA ha alcanzado un nivel relativamente estable en escenarios sencillos como el reconocimiento de matrículas, la identificación de características de la apariencia de los vehículos y las estadísticas de flujo de tráfico. Sin embargo, desde la perspectiva de la percepción de eventos a gran escala, aún existen problemas notables. Para empezar, en lo que respecta a las aplicaciones en escenarios diferenciados, la dependencia de la personalización del modelo aún es generalizada, lo que resulta en una capacidad de generalización insuficiente. Detectar eventos en muestras pequeñas, como incendios, humo y derrames de objetos, resulta bastante difícil. Además, es bastante difícil mejorar el rendimiento de detección de los algoritmos en escenarios extremos. Por ejemplo, en situaciones de baja iluminación y baja calidad, como niebla densa, neblina espesa y lluvia intensa (situaciones en las que la percepción precisa es fundamental), el efecto de detección se ve comprometido. Además de eso, los sistemas de IA demuestran que dependen en gran medida de los datos y, como resultado, existe una gran carga de trabajo en la anotación de datos y el entrenamiento de modelos.
La tecnología de modelos grandes puede ayudarnos, en cierta medida, a resolver los cuellos de botella de las aplicaciones en la percepción del tráfico. Los modelos grandes son más versátiles, precisos y eficientes que otros. Mediante el aprendizaje por destilación, el conocimiento preentrenado de los modelos grandes se puede transferir a los modelos pequeños, que, tras un ajuste fino, pueden utilizarse. De este modo, los modelos pequeños se vuelven capaces de generalizarse mejor para nuevos datos y tareas. Además, se reduce considerablemente su dependencia de los datos. Gracias al potencial de la transferencia de conocimiento y el aprendizaje autosupervisado, los algoritmos pueden implementarse y aplicarse con gran rapidez. Esto, en última instancia, conduce a una percepción muy precisa que abarca todos los elementos y una gran cantidad de escenarios.
FAQ – Preguntas frecuentes
1. ¿Cuándo y dónde se celebrará la Expo?
La exposición está programada para realizarse del 13 al 15 de mayo de 2026, en el Salón C, Centro Internacional de Conferencias y Exposiciones de Xiamen (XICEC), Xiamen, China.
2. ¿Cuál es la escala de exposición?
El evento cubre una superficie de 40.000 m² y cuenta con la participación de más de 350 empresas, atrayendo a más de 30.000 visitantes profesionales de todo el mundo.
3. ¿Qué actividades están incluidas?
Habrá más de 80 foros y eventos profesionales que abordarán los temas de movilidad inteligente, comunicación en el transporte, seguridad y desarrollo sostenible.
4. ¿Cuántos países y regiones están involucrados?
Participantes de más de 80 países y regiones asistirán a la conferencia, creando una plataforma global para la innovación en transporte inteligente.
5. ¿Existen oportunidades de cooperación?
Es cierto. Con más de 1000 socios globales, la Expo ofrece numerosas oportunidades de colaboración empresarial, intercambio de tecnología e inversión.
6. ¿Con quién puedo contactar para obtener más detalles?
No dudes en contactar al Comité Organizador a través de la sección ‘Contáctanos’ del sitio web oficial para obtener más información.
