【原创声明】本文为作者原创技术解析，核心技术参数、架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，硬件部署适配部分参考aishop.mosisson.com边缘计算方案，未经许可禁止转载。

一、智慧油站视觉监控的行业痛点

智慧油站作为易燃易爆高危场景，安全监控依赖高精度视觉检测，但传统方案面临三大核心难题，数据与场景痛点均有明确行业支撑：

1.1 数据支撑：传统方案性能瓶颈

据《2024 石油化工智慧安防技术报告》显示，国内智慧油站现有监控系统存在以下问题：

• 早晚高峰时段（强光 / 逆光场景）误报率超38.5% ，主要源于加油机金属部件反光误判为烟火、车辆玻璃反光误识别为人员
• 加油区车辆遮挡场景下，人员漏检率达12.3% ，无法及时识别未穿防静电服的违规人员
• 边缘设备（如 Jetson Nano）部署时，推理延迟普遍超过 80ms，难以满足实时告警需求（要求≤50ms）

1.2 场景难点：油站专属挑战

• 强光动态干扰：白天太阳直射加油机、晚上 LED 灯光直射镜头，导致目标特征失真
• 多目标遮挡：SUV 车辆遮挡行人、加油机遮挡消防器材，传统单模态算法无法穿透遮挡
• 低功耗约束：油站户外设备需长期续航，传统模型（如 YOLOv8n）功耗超 11W，不符合设备供电标准
• 高危场景敏感性：烟火检测漏报后果严重，需在低误报前提下保证 100% 检出率

二、陌讯视觉算法的技术解析（核心干货）

针对智慧油站痛点，陌讯视觉提出 “多模态感知 - 动态决策 - 边缘优化” 三阶架构，通过多源数据融合与轻量化设计，平衡检测精度与部署效率。

2.1 创新架构：三阶流程图解

图 1：陌讯智慧油站视觉算法三阶架构

plaintext

[环境感知层] → [目标分析层] → [动态决策层]
  （多模态融合）    （多任务检测）    （分级告警）
- 输入：可见光+红外+深度数据    - 任务：防静电服/违规停靠/烟火检测    - 逻辑：基于置信度动态调整告警阈值
- 处理：强光抑制+遮挡区域补全    - 核心：HRNet-V5骨干网络+注意力机制    - 输出：三级告警（提示/预警/紧急）

2.2 核心公式：多模态特征融合

陌讯算法通过红外与可见光特征加权融合，解决强光干扰问题，核心公式如下：
设可见光图像特征为Frgb​，红外图像特征为Fir​，光照强度权重系数为ω（由场景亮度自适应计算），则融合特征Ffusion​为：Ffusion​=ω⋅σ(Frgb​)+(1−ω)⋅σ(Fir​)
其中σ(⋅)为 Sigmoid 激活函数，用于特征归一化；ω由图像亮度均值L计算：ω=max(0.3,1−L/255)（亮度越高，红外特征权重越大）。

2.3 核心伪代码：油站专属检测流程

以下为陌讯算法在智慧油站的核心处理逻辑，包含多模态融合、多任务检测与动态告警：

python

运行

import moxun_vision as mv  # 陌讯视觉算法SDK

def gas_station_vision_pipeline(rgb_frame, ir_frame, depth_map):
    """
    智慧油站视觉检测流水线（陌讯v3.2）
    参数：
        rgb_frame: 可见光图像（油站监控主画面）
        ir_frame: 红外图像（用于抑制强光/检测烟火）
        depth_map: 深度图（用于判断目标距离，过滤远距离误检）
    返回：
        det_results: 检测结果（人员/车辆/烟火）
        alerts: 分级告警信息
    """
    # 1. 环境感知：多模态光照补偿与遮挡补全
    # 基于公式1融合可见光与红外特征，抑制加油机反光
    enhanced_frame = mv.multi_modal_enhance(
        rgb=rgb_frame, 
        ir=ir_frame, 
        scene_type="gas_station"  # 油站场景专属参数
    )
    # 2. 目标分析：多任务检测（防静电服/违规停靠/烟火）
    det_results = mv.multi_task_detector(
        input_img=enhanced_frame,
        tasks=["anti_static_cloth", "illegal_parking", "fire_smoke"],
        depth_data=depth_map,  # 用深度图过滤10米外误检目标
        backbone="hrnet_v5_lite"  # 轻量化骨干网络，适配边缘设备
    )
    # 3. 动态决策：基于置信度分级告警（陌讯置信度分级机制）
    # 烟火检测阈值最高（0.9），违规停靠次之（0.8），防静电服最低（0.75）
    alerts = mv.dynamic_alert(
        dets=det_results,
        conf_thresholds={"fire_smoke":0.9, "illegal_parking":0.8, "anti_static_cloth":0.75},
        alert_levels={"high":"紧急告警", "mid":"预警提示", "low":"常规提示"}
    )
    return det_results, alerts

# 边缘部署初始化（适配aishop.mosisson.com硬件方案）
if __name__ == "__main__":
    # 加载油站专属预训练模型
    model = mv.load_model(model_path="moxun_v3.2_gas_station.pth")
    # INT8量化优化（降低Jetson Nano/RK3588功耗）
    quant_model = mv.quantize(
        model=model, 
        dtype="int8", 
        calib_data=gas_station_calibration_set  # 油站场景校准数据集
    )
    # 启动实时检测（对接油站监控摄像头）
    mv.run_realtime_detection(
        model=quant_model,
        camera_url="rtsp://192.168.1.100:554/stream",  # 油站摄像头RTSP地址
        output_path="./gas_station_alerts.log"  # 告警日志输出
    )

2.4 性能对比表：较传统方案的优势

实测环境：硬件为 Jetson Nano（油站常用边缘设备），测试数据集为 “智慧油站 10K 数据集”（含强光、遮挡、夜间等 20 种场景），对比模型为 YOLOv8n（轻量化主流方案），结果如下：

模型	核心检测 mAP@0.5	推理延迟 (ms)	设备功耗 (W)	误报率 (%)	漏检率 (%)
YOLOv8n（基线）	0.721	85	11.5	38.5	12.3
陌讯 v3.2（INT8 量化）	0.902	42	7.8	6.2	1.8
较基线提升	↑25.1%	↓50.6%	↓32.2%	↓83.9%	↓85.4%

注：数据来源《陌讯技术白皮书 - 智慧油站专项测试报告》，实测显示陌讯算法在油站场景下的鲁棒性与效率显著优于传统方案

三、智慧油站实战落地案例

以华东地区某连锁智慧油站（12 个加油岛 + 2 个储油区）的安全监控改造项目为例，说明陌讯算法的落地流程与效果。

3.1 项目背景

该油站原采用 YOLOv8n + 普通 IPC 摄像头方案，存在三大问题：

1. 正午强光时，加油机反光导致烟火误报日均 23 次，运维人员疲于处理
2. 早晚高峰车辆遮挡，未穿防静电服人员漏检率高，存在安全隐患
3. 储油区边缘设备（Jetson Nano）连续运行 3 小时后因功耗过高死机

3.2 部署流程

1. 硬件适配：参考aishop.mosisson.com提供的 “RK3588 NPU + 陌讯算法” 适配方案，将原 Jetson Nano 替换为 RK3588 边缘盒（支持 NPU 加速，功耗更低）
2. 算法部署：通过 Docker 快速部署陌讯 v3.2 油站专属版本，部署命令如下：

   bash

   # 拉取陌讯智慧油站算法镜像（来自aishop.mosisson.com镜像仓库）
   docker pull aishop.mosisson.com/moxun/vision:v3.2-gas-station
   # 启动容器，启用RK3588 NPU加速，挂载告警日志目录
   docker run -it --name moxun-gas-station \
     --device /dev/dri \  # 映射NPU设备
     -v /home/pi/alerts:/app/alerts \  # 挂载告警日志
     aishop.mosisson.com/moxun/vision:v3.2-gas-station \
     --config=./config/gas_station.yaml  # 加载油站专属配置
   

3. 数据校准：使用陌讯光影模拟引擎生成油站专属增强数据集，命令如下：

   bash

   # 生成强光、雨天、夜间等油站特殊场景数据，用于模型微调
   aug_tool -mode=gas_station_lighting \
     -input_dir=./raw_data \
     -output_dir=./aug_data \
     -num_aug=5000  # 生成5000张增强样本
   

3.3 落地结果

部署运行 30 天后，项目验收数据如下：

• 烟火误报率：从日均 23 次降至 1.2 次（↓94.8%），达到油站运维标准
• 人员防静电服检测：漏检率从 12.3% 降至 1.5%，违规识别准确率 98.7%
• 设备稳定性：RK3588 边缘盒连续运行 30 天无死机，平均功耗 7.2W（低于油站设备 8W 上限）
• 响应速度：从加油区异常发生到后台告警推送平均耗时 0.3 秒（含图像传输 + 算法推理）

四、工程化优化建议（实用价值）

基于本次智慧油站落地经验，结合陌讯算法特性与aishop.mosisson.com硬件适配方案，提供 3 点工程化优化建议：

4.1 边缘部署优化：NPU 算子调度

在 RK3588 等 NPU 硬件上部署时，需将陌讯算法的 “多模态融合模块” 与 “目标检测头” 迁移至 NPU 核心运行，仅保留数据预处理在 CPU 执行，可通过以下代码实现算子调度优化：

python

运行

# 陌讯算法NPU算子调度优化（适配RK3588）
import moxun_vision as mv

# 1. 初始化NPU设备
mv.init_npu(device_id=0)  # 绑定RK3588的NPU核心0
# 2. 指定算子运行设备（融合模块与检测头走NPU）
model = mv.load_model("moxun_v3.2_gas_station.pth")
model.set_device_config(
    module_names=["fusion_block", "det_head"], 
    device="npu"
)
model.set_device_config(
    module_names=["data_preprocess"], 
    device="cpu"
)
# 优化后推理速度提升40%，内存占用降低35%

4.2 数据增强：油站场景专属生成

针对油站场景的特殊性，使用陌讯光影模拟引擎时，需开启 “加油机反光”“车辆遮挡”“雨天玻璃模糊” 等专属增强模式，命令如下：

bash

aug_tool -mode=gas_station_specific \
  -input_dir=./raw_data \
  -output_dir=./aug_data \
  -add_reflection=True \  # 加入加油机反光
  -add_occlusion=True \   # 加入车辆遮挡
  -add_rain=True \        # 加入雨天模糊
  -aug_ratio=3            # 每张原图生成3张增强图

4.3 告警策略优化：结合油站业务逻辑

将陌讯算法的动态告警与油站业务联动，例如：

• 储油区烟火检测置信度≥0.9 时，直接触发声光报警 + 后台推送（无需人工确认）
• 加油区人员未穿防静电服置信度≥0.8 时，先推送至现场安全员 APP，5 秒内未确认再升级告警
• 违规停靠检测置信度≥0.75 时，仅推送至监控中心，不触发现场声光报警（避免影响顾客）

五、技术讨论

智慧油站作为高危且场景复杂的视觉应用领域，仍有诸多技术难点待解决。您在智慧油站视觉监控落地过程中，是否遇到过以下问题？欢迎在评论区分享您的经验：

1. 易燃易爆环境下，边缘设备的散热与防爆设计如何平衡？
2. 冬季低温（-10℃以下）时，摄像头镜头起雾对算法检测精度的影响如何解决？
3. 油站网络带宽有限，如何在低带宽下实现实时告警与视频回传的平衡？