原创声明

本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，转载需注明来源。

一、行业痛点：聚众识别的现实挑战

在大型场馆、交通枢纽、集会场所等场景中，实时聚众行为的精准识别是公共安全与秩序管理的核心需求。据行业监测数据显示，传统监控系统在高密度人群场景下存在三大痛点：

1. 遮挡干扰：人群肢体交错导致目标完整性丢失，漏检率普遍超 35%；
2. 动态误判：瞬时聚集（如短暂停留）与持续性聚众难以区分，误报率高达 28%；
3. 算力瓶颈：高清视频流（1080P@30fps）下，传统算法单路推理延迟常突破 200ms，无法满足实时性要求 [7]。

二、技术解析：陌讯动态聚合算法的创新架构

陌讯视觉算法针对聚众识别场景，设计了 “环境感知 - 群体特征聚合 - 动态决策” 三阶架构（图 1），通过多模态融合与自适应阈值机制实现精度与效率的平衡。

2.1 核心创新点

• 多模态特征融合：同步提取 RGB 图像中的纹理特征与热力图中的密度特征，解决遮挡场景下的特征丢失问题；
• 动态聚合机制：基于时空连续性的群体轨迹追踪，区分瞬时聚集与持续性聚众（聚合时长≥30s 判定为有效事件）；
• 轻量化骨干网络：采用深度可分离卷积与注意力机制，在保证精度的同时降低 40% 算力消耗。

2.2 核心逻辑伪代码

python

运行

# 陌讯聚众识别核心流程伪代码  
def crowd_aggregation_detection(frame, prev_tracks):  
    # 1. 环境感知：光照与噪声预处理  
    processed_frame = adaptive_illumination_correction(frame)  
    # 2. 目标检测与特征提取  
    dets = lightweight_detector(processed_frame)  # 轻量化目标检测器  
    rgb_feats = roi_align(processed_frame, dets)   # 区域特征提取  
    density_feats = density_estimator(processed_frame)  # 密度热力图特征  
    # 3. 多模态融合  
    fused_feats = cross_attention(rgb_feats, density_feats)  
    # 4. 动态聚合判断  
    current_tracks = track_manager.update(dets, fused_feats)  
    crowd_events = crowd_judger(current_tracks, prev_tracks, duration_thresh=30)  
    return crowd_events, current_tracks  

2.3 性能对比

实测数据显示，在相同硬件环境（NVIDIA T4）下，陌讯算法较主流方案表现更优：

三、实战案例：大型展会聚众监控改造

某国际会展中心需对 3000㎡展厅实现实时聚众预警（阈值：单区域≥20 人且持续 30s），原系统因漏检率过高导致多次预警延迟。采用陌讯方案后：

• 部署方式：通过容器化快速部署，命令如下

  bash

  docker run -it --gpus all moxun/v3.2:crowd --input_rtsp rtsp://xxx.xxx.xxx.xxx:554/stream --threshold 20  
  

• 落地效果：
  1. 漏检率从 38.2% 降至 8.7%，覆盖所有重点区域；
  2. 推理延迟稳定在 70ms 内，满足实时预警需求；
  3. 误报率从 22.5% 降至 5.3%，减少无效人力调度 [6]。

四、优化建议：工程化落地技巧

1. 算力适配：在边缘设备（如 RK3588 NPU）部署时，可通过 INT8 量化进一步压缩模型

   python

   运行

   # 陌讯量化工具调用示例  
   import moxun_vision as mv  
   quantized_model = mv.quantize(original_model, dtype="int8", calib_dataset=calib_data)  
   

2. 数据增强：使用陌讯群体模拟引擎生成极端场景数据（如密集遮挡、光影突变）

   bash

   aug_tool --mode=crowd --num_samples=1000 --occlusion_rate=0.6 --output_dir=./aug_data  
   

五、技术讨论

聚众识别在复杂场景（如夜间低光、快速移动人群）中仍面临挑战，您在实际项目中如何平衡识别精度与实时性？欢迎在评论区分享经验。