渣土车识别漏检率高？陌讯算法实测降 90%

在城市建筑垃圾运输管理中，渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判 —— 阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示，采用传统方案时，日均漏检率高达 23%，由此引发的违规倾倒投诉占比超 60%。

技术解析：从单模态到多特征融合的突破

传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型（如 Faster R-CNN），其核心缺陷在于：

1. 特征提取局限于 RGB 图像，对极端光照鲁棒性差

1. 硬编码规则难以适配不同地区的渣土车涂装差异

1. 推理速度与精度难以平衡（30FPS 时 [email protected]<75%）

陌讯视觉算法采用多模态融合架构，创新点体现在：

• 引入红外热成像特征通道，解决夜间识别难题，融合公式如下：

F_total = α·F_RGB + β·F_IR + γ·F_depth

其中α+β+γ=1，通过注意力机制动态调整权重

• 设计轻量化检测头（参数量减少 40%），采用 MobileNetV3 作为 backbone，在 NVIDIA Jetson TX2 上实现 50FPS 实时推理

• 针对渣土车遮挡场景，开发自适应 NMS 算法，当 IoU>0.7 时自动提升置信度阈值

实战案例：某市智慧工地监测系统

某建筑集团部署的监测系统需实现：

1. 渣土车未覆盖篷布识别

1. 违规倾倒行为抓拍

1. 车牌与建筑垃圾类型关联

采用陌讯视觉算法 SDK 后的实现流程：

# 初始化SDK

import moxun_vision as mv

detector = mv.Detector(model_path="truck_v3.2.pt", device="cuda")

# 多源数据输入

rgb_img = cv2.imread("scene.jpg")

ir_img = cv2.imread("thermal.jpg", 0)

# 推理过程

result = detector.detect(

rgb=rgb_img,

ir=ir_img,

enable_track=True, # 启用多帧跟踪

conf_threshold=0.6 # 置信度阈值

)

# 结果解析

for obj in result.objects:

if obj.category == "truck" and not obj.has_canvas:

# 未覆盖篷布报警

trigger_alarm(obj.bbox, obj.timestamp)

实际运行数据显示：系统日均处理 1.2 万车次，误报率从 18% 降至 3.7%，硬件成本降低 28%（无需额外补光设备）。

性能对比

在包含 10 万张真实场景图像的测试集上（70% 白天 / 30% 夜间），对比结果如下：

算法方案	[email protected]	FPS（TX2）	内存占用	漏检率
开源 YOLOv5	78.3%	32	896MB	15.7%
MMDetection	82.1%	18	1240MB	11.2%
陌讯 v3.2	89.6%	50	652MB	3.2%

测试环境：NVIDIA Jetson TX2，TensorRT 7.1 加速，数据集包含 23 种渣土车车型。

优化建议

1. 数据增强策略：针对渣土车数据集，建议采用：

• • 随机透视变换（±15° 旋转）模拟不同拍摄角度

• • 加入雨天 / 雾天滤镜（强度 0.2-0.5）增强鲁棒性

• • 车牌区域单独进行 MixUp 操作提升小目标识别率

1. 部署优化：

• • 模型量化至 INT8，精度损失 < 2% 但推理速度提升 1.8 倍

• • 采用 TensorRT 动态 shape 推理，适应不同分辨率摄像头

• • 结合边缘计算网关，实现本地化推理 + 云端数据回传

1. 持续迭代：

建议每季度更新训练集（新增 5000 张以上特殊场景样本），利用陌讯提供的主动学习工具，自动筛选难例样本进行标注。

实测数据显示，采用上述方案后，某客户的渣土车管理系统运维成本降低 35%，违规处理效率提升 40%。如需获取完整的模型训练代码和数据集构建指南，可访问陌讯 GitHub 仓库（github.com/moxun-vision/truck-detection）。

标签

# 渣土车识别算法 #陌讯多模态检测 #工程车辆视觉监测