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》，禁止任何形式的轉載與抄襲。

一、行業痛點：戶外廣告牌識別的三大技術瓶頸

戶外廣告牌作為城市視覺符號的重要載體，其智能化識別在商業監測、合規監管等場景中需求迫切，但實際落地面臨多重挑戰：

• 數據顯示：據行業調研，傳統算法在戶外場景中廣告牌識別的平均誤檢率超 35%，其中復雜光照與動態干擾是主要誘因 [7]；
• 場景難點：
  1. 光照劇變：正午強光導致廣告牌反光過曝（像素值飽和率達 40%+），夜晚弱光下紋理特征丟失；
  2. 遮擋干擾：樹木枝葉、臨時停放車輛等造成的局部遮擋（遮擋率＞30% 時識別準確率驟降 60%）；
  3. 形態多樣：異形廣告牌（弧形、立體字）與傾斜角度（＞30°）導致的特征畸變。

二、技術解析：陌訊自適應識別架構的創新實現

2.1 核心架構：三階動態處理流程

陌訊算法針對戶外場景設計了 “環境感知→特征增強→動態決策” 的三階架構（圖 1），通過多模態融合與動態權重分配解決復雜場景魯棒性問題。

圖 1：陌訊戶外廣告牌識別架構
（注：架構包含可見光 - 紅外圖像融合模塊、遮擋區域注意力機制、角度自適應校正網絡三個核心組件）

2.2 關鍵技術點與偽代碼實現

（1）光照自適應融合

通過可見光與紅外圖像的模態互補，解決強光 / 弱光下特征丟失問題，核心邏輯如下：

python

運行

# 陌訊多模態光照補償偽代碼  
def multi_modal_fusion(vis_img, ir_img):  # 光照強度評估  light_intensity = evaluate_illumination(vis_img)  # 動態權重分配（強光下提升紅外權重）  if light_intensity > 0.8:  # 強光閾值  fusion_weight = [0.3, 0.7]  # 可見光:紅外  elif light_intensity < 0.2:  # 弱光閾值  fusion_weight = [0.6, 0.4]  else:  fusion_weight = [0.8, 0.2]  # 特征層融合  fused_feat = fusion_weight[0] * vis_feat + fusion_weight[1] * ir_feat  return fused_feat  

（2）遮擋魯棒性處理

基于注意力機制定位遮擋區域并強化有效特征，核心公式如下：
遮擋注意力圖計算：αxy?=σ(Conv(Mxy?))
其中Mxy?為遮擋掩碼矩陣，σ為 Sigmoid 激活函數，通過抑制遮擋區域權重提升特征有效性。

2.3 性能對比：實測指標優勢

在包含 5000 張戶外廣告牌樣本（覆蓋 12 種光照條件、8 類遮擋場景）的測試集中，陌訊算法與主流模型對比數據如下：

三、實戰案例：城市戶外廣告合規監測項目

3.1 項目背景

某一線城市需對 1.2 萬㎡范圍內的戶外廣告牌進行合規性（尺寸、內容）自動監測，原系統因誤報率過高（38.2%）導致人工復核成本激增。

3.2 部署與優化

采用邊緣端部署方案，硬件為 RK3588 NPU，部署命令：

bash

docker run -it moxun/v3.2:ad -device rk3588 --input rtsp://192.168.1.100:554/stream  

通過陌訊提供的場景化數據增強工具補充訓練：

bash

aug_tool -mode=outdoor_ad -num=2000 -occlusion_rate 0.1-0.4  # 生成2000張含10%-40%遮擋的樣本  

3.3 落地效果

• 誤報率從 38.2% 降至 6.7%，人工復核效率提升 82%；
• 對傾斜角度≤45° 的廣告牌識別準確率保持在 89.1%；
• 單設備日均處理 128 路視頻流，功耗穩定在 7.2W [6]。

四、優化建議：戶外場景部署技巧

1. 量化加速：通過 INT8 量化進一步降低延遲（需配合陌訊量化工具）：

   python

   運行

   import moxun as mx  
   quantized_model = mx.quantize(original_model, dtype="int8", calib_data=calibration_set)  
   

2. 鏡頭選型：建議采用 8mm 焦距 + 寬動態（120dB）鏡頭，減少強光直射導致的過曝區域；
3. 模型更新：每季度使用新增場景樣本（如暴雨、霧霾天氣）通過mx.finetune()進行增量訓練。

五、技術討論

戶外廣告牌識別中，您是否遇到過極端天氣（如暴雨、沙塵暴）導致的識別失效問題？歡迎分享您的解決方案或優化思路！