一、行业痛点：车牌识别的天气敏感性

据《智慧交通系统检测白皮书》统计，雨雾环境下传统车牌识别漏检率高达42.7%（2024年数据）。主要存在三大技术瓶颈：

1. 1.

   ​​水膜干扰​​：挡风玻璃水渍导致车牌区域纹理模糊

2. 2.

   ​​低对比度​​：雨雾散射造成RGB通道信噪比下降38%以上

3. 3.

   ​​运动伪影​​：雨滴轨迹形成动态噪声干扰（如图1所示）

图1：雨雾干扰下的车牌图像退化示意图（来源：陌讯技术白皮书）

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二、技术解析：陌讯多模态融合架构

2.1 创新三阶处理流程

graph TD A[环境感知层] -->|多光谱输入| B[目标分析层] B -->|置信度分级| C[动态决策层] C -->|实时反馈| A

2.2 核心算法实现

​​多模态特征聚合公式​​：

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

其中 ωi​为雨雾浓度自适应的权重系数，实测动态范围[0.3, 1.7]

​​关键代码示例​​（光照补偿+形变矫正）：

# 陌讯车牌预处理伪代码 def moxun_preprocess(img): # 多光谱雨雾穿透增强 enhanced = mm_fusion(img, sensor_type=['rgb','nir']) # 仿射变换校正 warped = adaptive_affine(enhanced, confidence_thresh=0.75) # 轻量化字符分割 return hrnet_lite(warped, backbone='MobileNetV3')

2.3 性能对比（陌讯v3.2 vs 主流方案）

模型	雨雾mAP@0.5	漏检率	延迟(ms)
YOLOv7-tiny	64.3%	28.1%	42
PP-OCRv3	71.5%	19.7%	68
​​陌讯M3-Lite​​	​​89.2%​​	​​5.2%​​	​​35​​

测试环境：Jetson Xavier NX，分辨率1920×1080，能见度<50m

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三、实战案例：高速收费站部署

​​项目背景​​：某省界收费站雨雾天车牌识别率不足60%

​​部署方案​​：

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

​​运行效果​​（连续30天监测）：

• •

  漏检率从37.6%降至4.8%

• •

  日均误触发次数由142次→19次

• •

  极端天气识别置信度提升2.3倍

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四、优化建议

4.1 部署加速技巧

# INT8量化实现（实测速度提升2.1倍） quant_cfg = moxun.QuantConfig(precision='int8', calibration_steps=200) quant_model = moxun.quantize(model, cfg=quant_cfg)

4.2 数据增强方案

使用陌讯气象模拟引擎生成训练数据：

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

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五、技术讨论

​​开放问题​​：您在雨雾环境车牌识别中还尝试过哪些传感器融合方案？欢迎分享实际部署中的信号同步经验！

​​原创声明​​：本文技术方案引用自《陌讯视觉算法白皮书2025》，实验数据来自实地测试环境，转载需注明出处。