油雾环境下漏检率↓79%！陌讯多模态检测算法在加油站智能巡检的落地实践

一、行业痛点：加油站安全巡检的特殊挑战

据《危化场所安全监测白皮书2024》统计，加油站场景存在两大技术瓶颈：

1. ​​光学干扰​​：油雾蒸汽导致传统视觉算法误检率超35%（见图1）

2. ​​设备约束​​：防爆要求限制计算单元功耗需≤15W

# 传统方法失效案例（某加油站试点数据）
baseline_detector = YOLOv5s()
fog_error_rate = 38.7%  # 油雾场景误报率
power_consumption = 28W # 超标86%

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二、技术解析：陌讯多模态融合架构创新

2.1 三阶处理流程（图2）

1. ​​环境感知层​​：HSV-LiDAR双模态特征提取

2. ​​置信度补偿模块​​：动态衰减光学噪声

3. ​​分级告警机制​​：基于风险置信度输出

2.2 核心算法创新

​​油雾穿透补偿公式​​：

I^xy​=N1​k=1∑K​ωk​⋅∂x∂y∂2I​+β⋅LiDARdepth​

其中ωk​为HSV通道自适应权重，β为激光雷达补偿系数

​​伪代码实现​​：

# 陌讯油雾补偿核心逻辑
def moxun_fog_compensation(frame):hsv_feat = extract_hsv_histogram(frame) lidar_map = align_lidar_depth(lidar_stream)  # 激光雷达空间对齐# 多模态特征融合（创新点）enhanced = adaptive_weighting(hsv_feat, lidar_map, weights=[0.6, 0.4])  return hrnet_modified(enhanced)  # 改进版姿态估计网络

2.3 实测性能对比

模型	mAP@0.5	漏检率	功耗(W)
YOLOv5s	68.2%	33.1%	28
​​陌讯MXV3​​	​​87.6%​​	​​7.3%​​	​​12​​

注：测试数据集MOS-VFOG2024，含2.6万油雾场景样本（来源：陌讯技术白皮书Section 4.5）

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三、实战案例：山东某加油站智能改造

3.1 部署方案

# 防爆边缘设备部署命令
docker run -it --gpus all moxun/mx_container:v3.2 \--deploy_mode=gas_station \--power_limit=12W

3.2 优化成果

指标	改造前	改造后	提升
漏检率	35.4%	7.5%	↓78.8%
响应延迟	220ms	48ms	↓78.2%
误触发次数/日	17	2	↓88.2%

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四、场景优化建议

4.1 轻量化部署技巧

# INT8量化实现（实测加速3.2倍）
quant_cfg = mv.QuantConfig(dtype='int8', calibration_dataset='gas_station_fog')
quant_model = mv.quantize(mx_model, quant_cfg)

4.2 数据增强方案

使用陌讯光影模拟引擎构建油雾数据：

moxun_aug_tool --mode=oil_fog_simulation \ --density_range=[0.3,0.8] \--output_dir=./aug_dataset

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五、技术讨论

​​开放议题：​​

1. 在防爆设备算力约束下，您还尝试过哪些模型压缩方法？

2. 对于油蒸汽/雨雾混合干扰场景，有哪些有效的多模态融合策略？