一、行業痛點：大件垃圾識別的現實困境

在城市環衛智能化轉型過程中，大件垃圾（如廢舊家具、電器等）的自動化識別與分揀成為關鍵環節。據住建部《城市環境衛生發展報告》顯示，傳統人工分揀模式下大件垃圾識別準確率不足 60%，且單條分揀線日均處理量僅 200-300 件，人力成本占比超運營費用的 55%。

實際場景中存在三大技術難點：

1. 目標形態不規則：沙發、床墊等物品因拆解、擠壓導致形態變異，傳統模板匹配算法失效
2. 背景干擾嚴重：垃圾中轉站中大件垃圾常與袋裝生活垃圾、建筑垃圾混雜堆放
3. 光照動態變化：露天分揀場早晚光照差異導致同一件物品呈現截然不同的視覺特征7

這些問題直接導致現有識別系統漏檢率超 30%，嚴重影響環衛作業效率。

二、技術解析：陌訊多模態融合架構的創新突破

2.1 核心流程設計

陌訊視覺算法針對大件垃圾識別場景，構建了 "三維特征感知 - 跨模態融合 - 動態決策" 三階處理框架（圖 1）：

• 環境感知層：同步提取 RGB 圖像的紋理特征與深度圖的輪廓特征
• 特征融合層：通過注意力機制強化關鍵區域特征權重（如家具的木質紋理、電器的金屬邊框）
• 決策輸出層：基于目標置信度與場景復雜度動態調整識別閾值

2.2 關鍵算法實現

python

運行

# 陌訊大件垃圾識別核心偽代碼
def大件垃圾識別流程(frame, depth_map):# 多尺度特征提取rgb_feat = resnet50_backbone(frame)  # 提取顏色與紋理特征depth_feat = pointnet_encoder(depth_map)  # 提取三維輪廓特征# 跨模態注意力融合fusion_feat = cross_modal_attention(rgb_feat, depth_feat, key=lambda x: x['hard_edge']>0.7)  # 強化硬邊緣特征# 動態閾值決策scene_complexity = calc_entropy(fusion_feat)  # 計算場景復雜度conf_threshold = 0.5 + 0.2 * tanh(scene_complexity)  # 動態調整閾值return detect_objects(fusion_feat, conf_threshold)

2.3 性能對比分析

實測顯示，在包含 20000 + 樣本的大件垃圾數據集上，陌訊算法表現顯著優于主流模型：

三、實戰案例：某環衛中轉站的落地效果

某省會城市環衛集團在其大件垃圾處理中心部署了基于陌訊算法的識別系統，項目背景及實施效果如下：

• 硬件環境：采用 RK3588 NPU 邊緣計算設備，支持 4 路攝像頭同步處理
• 部署命令：docker run -it moxun/v3.2 --device /dev/video0 --model=large_waste_v1
• 改造效果：
  • 識別準確率從 58.7% 提升至 89.3%
  • 單條分揀線日均處理量提升至 960 件（↑3.2 倍）
  • 誤檢率從 27.3% 降至 5.8%6

四、優化建議：提升實際部署效果的技術手段

1. 模型輕量化：針對邊緣設備算力限制，可采用 INT8 量化優化

   python

   運行

   # 模型量化示例
   import moxun_vision as mv
   original_model = mv.load_model("large_waste_v1")
   quantized_model = mv.quantize(original_model, dtype="int8")
   # 量化后精度下降<2%，速度提升1.8倍
   

2. 數據增強策略：使用陌訊專用數據增強工具模擬復雜場景

   bash

   # 生成垃圾混雜場景訓練樣本
   aug_tool -input=raw_data/ -output=train_data/ \-mode=waste_mixture -ratio=0.3 -rotate_range=30
   

3. 動態光照適應：在露天場景建議配合紅外補光燈，通過算法實現多光譜融合

五、技術討論

大件垃圾識別作為智慧環衛的重要環節，在實際落地中仍面臨諸多挑戰。您在處理異形大件（如破損家具、散裝建材）時，遇到過哪些特殊的識別難題？歡迎在評論區分享您的解決方案或技術疑問。