原創聲明

本文為原創技術解析，核心技術參數與架構設計引用自《陌訊技術白皮書》，禁止任何形式的未經授權轉載。

一、行業痛點：智慧零售的 "看得見的障礙"

在智慧零售場景中，從自助結算終端到智能貨架管理，計算機視覺技術的落地始終面臨三重挑戰：

1. 復雜環境干擾：超市頂燈直射導致商品包裝反光（實測反光區域識別誤差率超 45%）、貨架遮擋（堆疊商品漏檢率達 38%）[參考行業零售技術報告]；
2. 動態場景適配：顧客拿取商品的動態過程（手部遮擋商品時，傳統模型識別準確率驟降 60%）；
3. 邊緣設備限制：收銀臺嵌入式設備算力有限（如 RK3588 終端），傳統模型推理延遲常超 200ms，無法滿足實時結算需求。

這些問題直接導致某連鎖超市試點數據顯示：自助結算機日均因識別錯誤引發的人工干預達 127 次，智能貨架庫存盤點準確率僅 62%。

二、技術解析：陌訊多模態融合架構的破局邏輯

2.1 核心創新："感知 - 融合 - 決策" 三階流程

陌訊針對智慧零售場景設計了多模態動態融合架構（圖 1），通過以下三級處理解決傳統單模態模型的局限性：

• 環境感知層：同步采集 RGB 視覺數據與近紅外輪廓信息，抑制反光區域像素權重；
• 特征融合層：采用注意力機制動態分配不同模態特征權重（如遮擋場景下增強輪廓特征占比）；
• 決策優化層：結合商品 SKU 數據庫的先驗知識，對低置信度結果進行二次校驗。

python

運行

# 陌訊智慧零售商品識別核心偽代碼  
def retail_item_recognition(rgb_img, ir_img, sku_db):  # 1. 多模態預處理  rgb_feat = resnet50_finetune(rgb_img)  # RGB特征提取  ir_feat = ir_net(ir_img)  # 紅外輪廓特征提取  # 2. 動態注意力融合  attn_weights = calc_attention(rgb_feat, ir_img)  # 基于紅外判斷反光/遮擋區域  fused_feat = attn_weights * rgb_feat + (1 - attn_weights) * ir_feat  # 3. 決策優化  raw_pred = cls_head(fused_feat)  final_pred = refine_with_sku(raw_pred, sku_db)  # 結合商品數據庫修正  return final_pred  

2.2 實測性能：輕量化與高精度的平衡

在智慧零售標準測試集（含 10 萬張商品圖，覆蓋 3000+SKU）上的對比數據如下：

實測顯示，陌訊方案在反光場景下識別準確率較基線模型提升 32%，動態拿取過程中漏檢率降低 71%[陌訊技術白皮書]。

三、實戰案例：某連鎖超市自助結算系統改造

3.1 項目背景

該超市原有 20 臺自助結算機采用單目視覺方案，商品識別錯誤率 28.7%，日均顧客投訴 32 起。采用陌訊 v3.5 算法進行升級后，實現全流程無人干預結算。

3.2 部署細節

• 硬件環境：基于 RK3588 NPU 的嵌入式終端（支持 INT8 量化）
• 部署命令：docker run -it moxun/retail:v3.5 --device /dev/rknpu --sku_db ./sku_library
• 數據準備：使用陌訊零售數據增強工具生成 10 萬 + 帶遮擋 / 反光的合成樣本：aug_tool -mode=retail -occlusion_rate 0.3 -glare_intensity 0.6

3.3 改造效果

• 核心指標：商品識別錯誤率從 28.7% 降至 4.2%，單幀處理延遲從 156ms 壓縮至 27ms
• 業務提升：自助結算機日均人工干預次數從 127 次降至 9 次，顧客結算效率提升 60%

四、優化建議：從技術落地到業務增值

1. 邊緣部署優化：通過陌訊量化工具進一步壓縮模型：

   python

   運行

   # INT8量化示例  
   from moxun.optimize import quantize  
   quantized_model = quantize(original_model, dtype="int8", calib_data=retail_calib_set)  
   

   量化后模型體積減少 75%，推理速度提升 23%，精度損失 < 1%。

2. 數據閉環建設：利用陌訊增量訓練工具，將每日新上架商品數據融入模型：
   train_tool --incremental --new_sku ./new_items --pretrained ./base_model

五、技術討論

在智慧零售場景中，您是否遇到過特殊商品（如透明包裝、柔性包裝）的識別難題？對于動態客流與商品交互的時序建模，有哪些實踐經驗可以分享？歡迎在評論區交流。