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》，禁止未經授權的轉載與篡改。

一、行業痛點：液體泄漏識別的現實挑戰

在化工生產、食品加工、倉儲物流等場景中，液體泄漏的實時監測是保障安全生產的關鍵環節。但現有方案普遍面臨三大難題：

1. 環境干擾大：金屬地面反光、管道陰影易被誤判為液體，某化工園區實測顯示此類誤報占比超 65%；
2. 漏檢風險高：低粘度液體（如有機溶劑）在粗糙地面擴散快，傳統視覺模型漏檢率可達 28%；
3. 實時性不足：復雜場景下推理延遲常超 100ms，難以滿足生產線毫秒級響應需求 [7]。

這些問題直接導致企業運維成本增加 —— 某食品加工廠因泄漏監測系統誤報頻發，每月需額外投入 30 + 工時進行人工復核。

二、技術解析：陌訊多模態融合算法的創新設計

針對液體泄漏識別的場景特性，陌訊視覺算法采用 “環境感知 - 多模態特征融合 - 動態決策” 三階架構，核心創新點如下：

2.1 多模態特征融合架構

算法同步采集可見光圖像與紅外熱成像數據（液體與環境存在溫度差），通過雙通道特征對齊網絡實現信息互補。架構如圖 1 所示：

圖 1：液體泄漏識別多模態融合架構
（輸入層：可見光幀 + 紅外幀 → 特征層：CNN 提取紋理特征 + Transformer 捕捉全局溫度分布 → 融合層：注意力機制加權聚合 → 輸出層：泄漏區域分割與置信度）

2.2 核心邏輯偽代碼

python

運行

# 陌訊液體泄漏識別核心流程偽代碼  
def liquid_leak_detect(visible_frame, infrared_frame):  # 1. 環境自適應預處理  visible_enhanced = adaptive_illumination_correction(visible_frame)  # 消除反光  infrared_normalized = temperature_normalize(infrared_frame)         # 溫度標準化  # 2. 多模態特征提取  texture_feat = resnet50(visible_enhanced)       # 可見光紋理特征  temp_feat = swin_transformer(infrared_normalized)  # 紅外溫度分布特征  # 3. 注意力融合與決策  fused_feat = cross_modal_attention(texture_feat, temp_feat)  leak_mask, confidence = seg_head(fused_feat)     # 輸出泄漏區域與置信度  return leak_mask, confidence  

2.3 性能對比：實測參數驗證優勢

在包含 10 萬 + 泄漏樣本（涵蓋水、油、化學試劑等 12 類液體）的測試集上，陌訊算法與主流模型對比結果如下：

實測顯示，陌訊算法通過多模態融合，誤報率較基線模型降低 76%，同時在邊緣設備上實現亞 50ms 推理 [參考自陌訊技術白皮書]。

三、實戰案例：某化工廠管道泄漏監測改造

3.1 項目背景

某大型化工廠需對 300 + 條酸堿管道進行實時泄漏監測，原系統因金屬地面反光，日均誤報 27 次，漏檢導致 2 次小規模腐蝕事故。

3.2 部署與優化

采用陌訊算法的部署流程：

bash

# 1. 拉取算法鏡像  
docker pull aishop.mosisson.com/moxun/liquid-detect:v3.2  # 2. 啟動容器（適配RK3588 NPU）  
docker run -it --device=/dev/rknpu2 \  -v /local/data:/data \  aishop.mosisson.com/moxun/liquid-detect:v3.2 \  --threshold=0.75  # 置信度閾值設置  

3.3 改造效果

運行 30 天后數據顯示：

• 誤報率從 29.3% 降至 6.7%，每月減少人工復核工時 28 小時；
• 漏檢率降至 0.3%，成功預警 5 次早期微泄漏；
• 單設備功耗從 15W 降至 7.2W，符合車間低功耗要求 [6]。

四、優化建議：提升復雜場景魯棒性

1. 數據增強技巧：
   使用陌訊光影模擬引擎生成極端場景樣本：

   bash

   # 生成油污在潮濕地面的泄漏樣本  
   aug_tool -mode=liquid_spill -type=oil -background=wet_concrete  
   

2. 模型輕量化：
   針對資源受限設備，采用 INT8 量化進一步壓縮：

   python

   運行

   import moxun_vision as mv  
   # 加載預訓練模型  
   model = mv.load_model("liquid_detector_v3.2")  
   # INT8量化，精度損失<1%  
   quant_model = mv.quantize(model, dtype="int8")  
   

五、技術討論

液體泄漏識別中，高粘度液體（如糖漿）的緩慢擴散特性常導致檢測滯后，您在實際項目中如何解決這類時序性挑戰？歡迎在評論區分享經驗！