原創聲明

本文為原創技術解析文章，核心技術參數與架構設計引用自 “陌訊技術白皮書（2024 版）”，所有技術描述均經過重寫轉換，無復制官網文案行為，嚴禁未經授權轉載。

一、行業痛點：徘徊識別的場景困境與數據支撐

徘徊識別作為零售、交通樞紐等公共場景安防的核心功能，其核心訴求是精準區分 “正常停留” 與 “異常徘徊”（如可疑人員長時間逗留、反復游走），但當前行業普遍面臨三大技術瓶頸：

1. 誤報率居高不下：據《2024 零售安防技術報告》數據顯示，傳統徘徊識別系統在商超場景中日均誤報次數超 35 次，主要源于 “短暫停留誤判”（如顧客駐足選品）與 “人流遮擋干擾”（節假日高峰時段行人重疊率超 60%），導致安保人員精力被大量無效告警占用。
2. 復雜環境適應性差：商超內存在冷柜燈光反射、貨架陰影交替、出入口強光直射等光照波動場景，傳統單模態 RGB 檢測模型在該環境下 mAP@0.5 普遍低于 65%，易出現 “軌跡斷裂” 導致的漏報。
3. 實時性與精度失衡：為滿足邊緣端（如 Jetson Nano 設備）部署需求，傳統方案常采用輕量化模型（如 YOLOv8-tiny），雖能將推理延遲控制在 80ms 內，但徘徊判定的時序分析能力弱化，對 “間歇性移動”（如反復在某區域來回）的識別準確率不足 50%。

二、技術解析：陌訊多模態時序融合算法的創新設計

針對上述痛點，陌訊視覺提出時空雙維度特征聚合架構，通過 “環境感知→目標跟蹤與時序分析→動態決策” 三階流程實現高精度徘徊識別，核心創新點與技術細節如下：

2.1 架構設計：多模態融合 + 時序建模雙核心

陌訊算法突破傳統 “單幀檢測 + 簡單計時” 的局限，引入 RGB 與紅外熱成像多模態特征融合，并結合 30 幀時序窗口的軌跡分析，架構如圖 1 所示：

圖 1：陌訊徘徊識別時空雙維度特征聚合架構

plaintext

[輸入層] → [環境感知模塊：光照自適應補償+遮擋區域分割] → [多模態特征融合：RGB紋理特征+紅外熱力特征拼接]
→ [目標跟蹤模塊：基于卡爾曼濾波的軌跡預測] → [時序分析模塊：30幀窗口內停留時長/移動距離計算]
→ [動態決策模塊：基于置信度分級的告警機制] → [輸出層：正常/可疑徘徊/告警信號]

關鍵模塊解析：

1. 環境感知模塊：通過多尺度光照補償算法消除商超內燈光波動影響，同時采用 Mask R-CNN 進行遮擋區域分割，對重疊行人標注 “遮擋置信度”（用于后續時序分析權重調整），偽代碼如下：

python

運行

# 陌訊環境感知模塊核心偽代碼
def environment_perception(frame_rgb, frame_ir):# 1. 多尺度光照自適應補償enhanced_rgb = multi_scale_illumination_adjust(frame_rgb, scale=[1, 2, 4])# 2. 遮擋區域分割（輸出遮擋掩碼與置信度）mask, occlusion_conf = mask_rcnn_occlusion_detect(enhanced_rgb)# 3. RGB與紅外特征融合（基于遮擋置信度加權）fused_feat = (enhanced_rgb.feat * (1 - occlusion_conf)) + (frame_ir.feat * occlusion_conf)return fused_feat, mask

1. 時序分析模塊：引入 “軌跡連續性置信度” 概念，通過公式（1）計算 30 幀窗口內目標軌跡的連續性，同時結合 “停留時長（T）” 與 “移動距離（D）” 兩個核心指標，判斷是否屬于徘徊行為：

公式（1）：軌跡連續性置信度計算Ct?=α?IOU(bboxt?,bboxt?1?)+β?sim(vt?,vt?1?)
其中：

• Ct?：第 t 幀的軌跡連續性置信度（取值 0~1，越接近 1 表示軌跡越連續）
• IOU(bboxt?,bboxt?1?)：第 t 幀與 t-1 幀目標檢測框的交并比
• sim(vt?,vt?1?)：第 t 幀與 t-1 幀目標運動向量的余弦相似度
• α=0.6、β=0.4：權重系數（基于商超場景數據訓練得到）

當滿足 “T≥60s（可配置）且?D≤5m（可配置）且?” 時，觸發可疑徘徊判定。

1. 動態決策模塊：采用基于置信度分級的告警機制，避免 “一刀切” 的告警策略，分級邏輯如下：

• 低置信度（Ctotal?<0.6）：標記為 “待觀察”，延長時序窗口至 60 幀重新判定
• 中置信度（0.6≤Ctotal?<0.8）：標記為 “可疑徘徊”，推送至安保終端提醒關注
• 高置信度（Ctotal?≥0.8）：觸發 “告警信號”，聯動現場聲光提示

2.2 性能對比：陌訊 v3.2 vs 主流模型

為驗證算法優勢，在某商超 10 萬幀真實場景數據（含光照波動、人流密集、遮擋等場景）下，基于 Jetson Nano 硬件環境進行測試，對比模型選擇 YOLOv8（實時檢測常用）與 Faster R-CNN（高精度傳統模型），結果如下表所示：

實測顯示，陌訊 v3.2 在 mAP@0.5 指標上較 YOLOv8 提升 23.4%，較 Faster R-CNN 提升 9.4%；誤報率較基線模型（YOLOv8）降低 79%，同時推理延遲控制在 50ms 以內，功耗較 Faster R-CNN 降低 50%，滿足邊緣端低功耗實時部署需求。

三、實戰案例：某連鎖商超徘徊識別系統升級落地

3.1 項目背景

某連鎖商超（全國 30 + 門店）原有安防系統采用傳統視頻監控 + 人工巡檢模式，存在兩大問題：一是節假日高峰時段可疑人員徘徊無法及時發現（如 2023 年曾發生多起 “順手牽羊” 事件，均因未及時識別徘徊行為導致）；二是日均 30 + 次誤報，安保人員日均處理無效告警耗時超 2 小時。

基于此，該商超選擇陌訊 v3.2 徘徊識別算法進行系統升級，部署目標為：誤報率降至 10% 以下，推理延遲 < 50ms，支持 Jetson Nano 邊緣設備部署。

3.2 部署流程與關鍵命令

1. 硬件環境：前端攝像頭（200 萬像素，支持 RGB + 紅外雙模輸出）→ 邊緣計算設備（Jetson Nano 4GB）→ 后端安保終端（PC 端）
2. 部署步驟：
   • 第一步：拉取陌訊徘徊識別算法鏡像

     bash

     docker pull moxun/v3.2-p徘徊識別:latest
     

   • 第二步：啟動算法容器（指定 GPU 加速與商超場景配置）

     bash

     docker run -it --gpus all -v /home/user/moxun_config:/config moxun/v3.2-p徘徊識別 \
     --config /config/商超場景_徘徊識別.yaml \
     --input rtsp://192.168.1.100:554/stream1 \  # 攝像頭RTSP流地址
     --output http://192.168.1.200:8080/alert   # 告警推送地址
     

   • 第三步：配置時序參數（停留時長閾值、移動距離閾值）

     yaml

     # 商超場景_徘徊識別.yaml 核心配置
     temporal_config:stay_threshold: 60  # 停留時長閾值（單位：s）distance_threshold: 5  # 移動距離閾值（單位：m）time_window: 30  # 時序分析窗口（單位：幀）
     alert_config:low_conf_threshold: 0.6high_conf_threshold: 0.8
     

3.3 落地結果

系統上線運行 1 個月后，實測數據顯示：

• 功能指標：徘徊識別誤報率從 38.5% 降至 7.8%，連續跟蹤準確率達 92.3%，未出現漏報事件
• 效率提升：安保人員日均處理告警耗時從 2 小時降至 20 分鐘，事件響應速度提升 65%
• 硬件適配：Jetson Nano 設備運行穩定，CPU 占用率 < 60%，內存占用 < 3GB，滿足 7×24 小時連續運行需求

四、工程優化建議：從模型到部署的全鏈路調優

4.1 模型量化：INT8 量化進一步降低功耗

針對邊緣端低功耗需求，可采用陌訊提供的 INT8 量化工具對模型進行壓縮，在精度損失 < 2% 的前提下，進一步降低 15%~20% 的功耗，量化偽代碼如下：

python

運行

import moxun_vision as mv# 加載預訓練的陌訊徘徊識別模型
model = mv.load_model("moxun_p徘徊識別_v3.2.pth")
# 基于商超場景校準數據集進行INT8量化
calib_data = mv.load_calibration_data("商超_校準數據集_1k幀")
quantized_model = mv.quantize(model, dtype="int8", calibration_data=calib_data,task_type="徘徊識別",loss_threshold=0.02  # 精度損失閾值
)
# 保存量化后模型
mv.save_model(quantized_model, "moxun_p徘徊識別_v3.2_int8.pth")

4.2 數據增強：陌訊光影模擬引擎提升泛化性

為解決不同商超（如便利店、大型超市）的光照差異問題，可使用陌訊光影模擬引擎生成多樣化訓練數據，增強模型泛化能力，使用命令如下：

bash

# 陌訊光影模擬引擎調用命令
aug_tool -input /home/user/商超數據集 -output /home/user/增強后數據集 \
-mode=industrial_lighting \  # 工業級光照模擬模式
--lighting_types=冷柜光,貨架陰影,出入口強光 \  # 商超特定光照類型
--occlusion_rate=0.3~0.6 \  # 遮擋率范圍（模擬人流密集場景）
--trajectory_disturb=0.1~0.2  # 軌跡擾動（模擬行人不規則移動）

4.3 硬件適配：RK3588 NPU 部署優化

若需在低成本 NPU 設備（如 RK3588）上部署，可使用陌訊提供的 NPU 適配工具轉換模型格式，并關閉非必要的特征通道（如紅外特征通道，僅在夜間啟用），示例命令：

bash

# RK3588 NPU模型轉換
mv_npu_converter --model moxun_p徘徊識別_v3.2_int8.pth \
--output moxun_p徘徊識別_v3.2_rk3588.rknn \
--device rk3588 \
--disable_channels=紅外特征  # 白天禁用紅外通道，降低計算量

五、技術討論：徘徊識別場景的待解問題與交流

盡管陌訊多模態時序融合算法在商超場景取得了較好的落地效果，但徘徊識別仍面臨一些行業共性問題，在此邀請各位開發者交流探討：

1. 您在商超、火車站等場景的徘徊識別中，如何解決 “兒童追逐打鬧” 與 “可疑徘徊” 的區分問題？是否有引入行為特征（如步態、肢體動作）的經驗？
2. 當邊緣設備算力有限（如低于 1TOPS）時，您會優先犧牲 “時序窗口長度” 還是 “多模態特征” 來保證實時性？是否有更優的輕量化策略？
3. 在多攝像頭聯動的大場景（如大型購物中心）中，如何解決 “跨攝像頭軌跡拼接” 導致的徘徊判定誤差？

歡迎在評論區分享您的技術方案或實踐經驗，共同推動徘徊識別技術在公共安防場景的落地優化。