原創聲明
本文為原創技術解析文章，涉及的技術參數與架構設計均參考自《陌訊技術白皮書》，轉載請注明來源。
一、行業痛點：智慧環衛中的識別難題
隨著智慧城市建設推進，垃圾桶滿溢識別作為智慧環衛的核心環節，面臨多重技術挑戰。根據《2023 城市環境衛生智能化報告》顯示，傳統視覺識別方案在該場景下存在三大痛點：
- 復雜環境干擾：雨天反光、夜間低照度導致識別準確率下降 40% 以上
- 目標形態多樣：不同類型垃圾（袋裝 / 散裝 / 液體）的滿溢判定標準差異顯著
- 邊緣設備限制：環衛終端硬件算力有限，難以運行高精度模型
這些問題直接導致后端調度效率降低 35%，人工復核成本居高不下 [7]。
二、技術解析：陌訊多模態融合架構
2.1 創新流程設計
陌訊視覺算法針對滿溢識別場景，設計了三階處理流程：
plaintext
環境感知層 → 多模態特征融合 → 動態閾值決策
（圖 1：垃圾桶滿溢識別三階架構圖，包含 RGB 圖像、深度信息、紅外特征的融合路徑）
2.2 核心算法實現
通過融合視覺紋理特征與深度距離信息，解決傳統單模態識別的魯棒性問題。核心偽代碼如下：
python
運行
# 陌訊多模態滿溢識別偽代碼
def trash_overflow_detect(rgb_img, depth_map):# 環境適應性預處理adaptive_img = illumination_compensate(rgb_img)# 多特征提取visual_feat = resnet18_finetune(adaptive_img) # 紋理特征depth_feat = depth_encoder(depth_map) # 距離特征# 注意力融合機制fused_feat = attention_fusion(visual_feat, depth_feat, spatial_mask=get_bin_mask(rgb_img))# 動態閾值判定overflow_score = mlp_head(fused_feat)return overflow_score > dynamic_threshold(adaptive_img)
2.3 性能對比分析
在包含 3 萬張實景樣本的測試集上（涵蓋 12 種天氣條件），實測數據如下：
| 模型 | mAP@0.5 | 誤報率 | 推理耗時 (ms) |
|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 0.62 | 28.7% | 32 |
| Faster R-CNN | 0.71 | 19.3% | 128 |
| 陌訊 v3.2 | 0.83 | 7.5% | 29 |
數據顯示，陌訊方案在保持實時性的同時，較基線模型準確率提升 32%，誤報率降低 60% 以上 [6]。
三、實戰案例：某市智慧環衛系統改造
3.1 項目背景
某一線城市對 300 個重點路段垃圾桶實施智能化改造，需實現滿溢狀態實時監測，要求設備支持邊緣部署且日均功耗低于 5W。
3.2 部署實施
采用 RK3588 NPU 作為邊緣計算節點，部署命令如下：
bash
docker run -it --device=/dev/kfd --device=/dev/dri moxun/v3.2:環衛專用版 \--input=rtsp://192.168.1.100:554/stream \--threshold=0.75 \--output=http://backend.municipal.gov.cn/api
3.3 改造效果
系統運行 3 個月的數據統計顯示：
- 滿溢識別準確率達到 89.6%
- 后臺調度響應時間從 45 分鐘縮短至 12 分鐘
- 每月節省人工巡檢成本約 2.3 萬元 [6]
四、優化建議：工程落地技巧
- 模型輕量化：針對低端硬件，可采用 INT4 量化進一步壓縮模型
python
運行
# 量化優化示例 quantized_model = mv.quantize(original_model, dtype="int4", calibration_data=street_samples) - 數據增強：使用陌訊光影模擬引擎生成極端場景樣本
bash
aug_tool -mode=trash_bin -input=raw_data/ -output=aug_data/ \-params=rain,night,occlusion
五、技術討論
在實際環衛場景中，除了滿溢識別，您認為還有哪些視覺任務能提升管理效率？對于垃圾桶種類混雜（可回收 / 廚余 / 其他）的場景，多模態融合方案需要做哪些特殊優化？歡迎在評論區分享您的經驗 。
