La perception des informations relatives au trafic est fondamentale pour les systèmes de transport intelligents. Le secteur des transports dispose d'une abondance de données vidéo et photographiques qui constituent un terrain fertile pour les applications d'IA. Actuellement, l'IA a atteint un niveau relativement stable dans des scénarios simples tels que la reconnaissance des plaques d'immatriculation, l'identification des caractéristiques visuelles des véhicules et les statistiques de trafic. Néanmoins, du point de vue de la perception d'événements à grande échelle, des problèmes notables subsistent. Tout d'abord, concernant les applications dans des scénarios différenciés, la dépendance à la personnalisation des modèles reste très répandue, ce qui limite la capacité de généralisation. La détection d'événements ponctuels tels que les incendies, la fumée et les déversements de produits est particulièrement complexe. De plus, il est difficile d'améliorer les performances de détection des algorithmes dans des conditions extrêmes. Par exemple, en cas de faible luminosité et de mauvaise qualité d'image, comme par temps de brouillard épais, de brume dense ou de fortes pluies – situations où une perception précise est cruciale –, c'est précisément la capacité de détection qui s'en trouve compromise. Par ailleurs, les systèmes d'IA se révèlent fortement dépendants des données, ce qui engendre une charge de travail importante en matière d'annotation des données et d'entraînement des modèles.
La technologie des grands modèles peut contribuer à résoudre les problèmes d'application liés à la perception du trafic. Ces grands modèles sont plus polyvalents, précis et efficaces. Grâce à l'apprentissage par distillation, les connaissances pré-entraînées des grands modèles peuvent être transmises à des petits modèles, qui, après un ajustement fin, peuvent être utilisés. Ainsi, les petits modèles acquièrent une meilleure capacité de généralisation pour de nouvelles données et tâches. De plus, leur dépendance aux données est fortement réduite. En exploitant le potentiel du transfert de connaissances et de l'apprentissage auto-supervisé, les algorithmes peuvent être déployés et appliqués très rapidement. Ceci permet, en fin de compte, une perception très précise couvrant tous les éléments et un grand nombre de scénarios.
FAQ – Foire aux questions
1. Quand et où se tiendra l'Expo ?
L'exposition devrait se dérouler du 13 au 15 mai 2026 dans le hall C du Centre international de conférences et d'expositions de Xiamen (XICEC), à Xiamen, en Chine.
2. Quelle est l'échelle de l'exposition ?
L'événement s'étend sur une superficie de 40 000 m² et réunit plus de 350 entreprises, attirant plus de 30 000 visiteurs professionnels du monde entier.
3. Quelles activités sont incluses ?
Plus de 80 forums et événements professionnels aborderont les thèmes de la mobilité intelligente, des communications dans les transports, de la sécurité et du développement durable.
4. Combien de pays et de régions sont concernés ?
Des participants de plus de 80 pays et régions assisteront à la conférence, créant ainsi une plateforme mondiale pour l'innovation dans le domaine des transports intelligents.
5. Existe-t-il des possibilités de coopération ?
C’est exact. Avec plus de 1 000 partenaires internationaux, l’Expo regorge d’opportunités de collaboration commerciale, d’échange technologique et d’investissement.
6. Qui puis-je contacter pour obtenir plus de détails ?
N'hésitez pas à contacter le comité d'organisation via la section « Contactez-nous » du site web officiel pour plus d'informations.
