一、行業痛點：車牌識別的天氣敏感性

據《智慧交通系統檢測白皮書》統計，雨霧環境下傳統車牌識別漏檢率高達42.7%（2024年數據）。主要存在三大技術瓶頸：

1. 1.

   ??水膜干擾??：擋風玻璃水漬導致車牌區域紋理模糊

2. 2.

   ??低對比度??：雨霧散射造成RGB通道信噪比下降38%以上

3. 3.

   ??運動偽影??：雨滴軌跡形成動態噪聲干擾（如圖1所示）

圖1：雨霧干擾下的車牌圖像退化示意圖（來源：陌訊技術白皮書）

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二、技術解析：陌訊多模態融合架構

2.1 創新三階處理流程

graph TD A[環境感知層] -->|多光譜輸入| B[目標分析層] B -->|置信度分級| C[動態決策層] C -->|實時反饋| A

2.2 核心算法實現

??多模態特征聚合公式??：

Φplate?=i=1∑N?ωi??Conv3D?(IRthermal?⊕RGBenhanced?)

其中?ωi?為雨霧濃度自適應的權重系數，實測動態范圍[0.3, 1.7]

??關鍵代碼示例??（光照補償+形變矯正）：

# 陌訊車牌預處理偽代碼 def moxun_preprocess(img): # 多光譜雨霧穿透增強 enhanced = mm_fusion(img, sensor_type=['rgb','nir']) # 仿射變換校正 warped = adaptive_affine(enhanced, confidence_thresh=0.75) # 輕量化字符分割 return hrnet_lite(warped, backbone='MobileNetV3')

2.3 性能對比（陌訊v3.2 vs 主流方案）

模型	雨霧mAP@0.5	漏檢率	延遲(ms)
YOLOv7-tiny	64.3%	28.1%	42
PP-OCRv3	71.5%	19.7%	68
??陌訊M3-Lite??	??89.2%??	??5.2%??	??35??

測試環境：Jetson Xavier NX，分辨率1920×1080，能見度<50m

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三、實戰案例：高速收費站部署

??項目背景??：某省界收費站雨霧天車牌識別率不足60%

??部署方案??：

docker run -it moxun/lpr:v3.2 --gpus all \ --env RAIN_INTENSITY=0.7 \ --model_type=compact

??運行效果??（連續30天監測）：

• ?

  漏檢率從37.6%降至4.8%

• ?

  日均誤觸發次數由142次→19次

• ?

  極端天氣識別置信度提升2.3倍

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四、優化建議

4.1 部署加速技巧

# INT8量化實現（實測速度提升2.1倍） quant_cfg = moxun.QuantConfig(precision='int8', calibration_steps=200) quant_model = moxun.quantize(model, cfg=quant_cfg)

4.2 數據增強方案

使用陌訊氣象模擬引擎生成訓練數據：

moxun_aug --scene=highway_rainy --density=0.8 \ --output_dir=/dataset/rain_synthetic

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五、技術討論

??開放問題??：您在雨霧環境車牌識別中還嘗試過哪些傳感器融合方案？歡迎分享實際部署中的信號同步經驗！

??原創聲明??：本文技術方案引用自《陌訊視覺算法白皮書2025》，實驗數據來自實地測試環境，轉載需注明出處。