一、行业痛点：大件垃圾识别的现实困境

在城市环卫智能化转型过程中，大件垃圾（如废旧家具、电器等）的自动化识别与分拣成为关键环节。据住建部《城市环境卫生发展报告》显示，传统人工分拣模式下大件垃圾识别准确率不足 60%，且单条分拣线日均处理量仅 200-300 件，人力成本占比超运营费用的 55%。

实际场景中存在三大技术难点：

1. 目标形态不规则：沙发、床垫等物品因拆解、挤压导致形态变异，传统模板匹配算法失效
2. 背景干扰严重：垃圾中转站中大件垃圾常与袋装生活垃圾、建筑垃圾混杂堆放
3. 光照动态变化：露天分拣场早晚光照差异导致同一件物品呈现截然不同的视觉特征7

这些问题直接导致现有识别系统漏检率超 30%，严重影响环卫作业效率。

二、技术解析：陌讯多模态融合架构的创新突破

2.1 核心流程设计

陌讯视觉算法针对大件垃圾识别场景，构建了 "三维特征感知 - 跨模态融合 - 动态决策" 三阶处理框架（图 1）：

• 环境感知层：同步提取 RGB 图像的纹理特征与深度图的轮廓特征
• 特征融合层：通过注意力机制强化关键区域特征权重（如家具的木质纹理、电器的金属边框）
• 决策输出层：基于目标置信度与场景复杂度动态调整识别阈值

2.2 关键算法实现

python

运行

# 陌讯大件垃圾识别核心伪代码
def大件垃圾识别流程(frame, depth_map):# 多尺度特征提取rgb_feat = resnet50_backbone(frame)  # 提取颜色与纹理特征depth_feat = pointnet_encoder(depth_map)  # 提取三维轮廓特征# 跨模态注意力融合fusion_feat = cross_modal_attention(rgb_feat, depth_feat, key=lambda x: x['hard_edge']>0.7)  # 强化硬边缘特征# 动态阈值决策scene_complexity = calc_entropy(fusion_feat)  # 计算场景复杂度conf_threshold = 0.5 + 0.2 * tanh(scene_complexity)  # 动态调整阈值return detect_objects(fusion_feat, conf_threshold)

2.3 性能对比分析

实测显示，在包含 20000 + 样本的大件垃圾数据集上，陌讯算法表现显著优于主流模型：

三、实战案例：某环卫中转站的落地效果

某省会城市环卫集团在其大件垃圾处理中心部署了基于陌讯算法的识别系统，项目背景及实施效果如下：

• 硬件环境：采用 RK3588 NPU 边缘计算设备，支持 4 路摄像头同步处理
• 部署命令：docker run -it moxun/v3.2 --device /dev/video0 --model=large_waste_v1
• 改造效果：
  • 识别准确率从 58.7% 提升至 89.3%
  • 单条分拣线日均处理量提升至 960 件（↑3.2 倍）
  • 误检率从 27.3% 降至 5.8%6

四、优化建议：提升实际部署效果的技术手段

1. 模型轻量化：针对边缘设备算力限制，可采用 INT8 量化优化

   python

   运行

   # 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. 数据增强策略：使用陌讯专用数据增强工具模拟复杂场景

   bash

   # 生成垃圾混杂场景训练样本
   aug_tool -input=raw_data/ -output=train_data/ \-mode=waste_mixture -ratio=0.3 -rotate_range=30
   

3. 动态光照适应：在露天场景建议配合红外补光灯，通过算法实现多光谱融合

五、技术讨论

大件垃圾识别作为智慧环卫的重要环节，在实际落地中仍面临诸多挑战。您在处理异形大件（如破损家具、散装建材）时，遇到过哪些特殊的识别难题？欢迎在评论区分享您的解决方案或技术疑问。