【摘要】智慧交通视觉算法面临恶劣天气识别率低、目标遮挡漏检、边缘算力限制等痛点。陌讯创新提出动态权重多模态融合架构，结合红外与毫米波数据，通过注意力机制自适应调整特征权重，实现92.3%的识别准确率（提升20.8%），模型体积压缩至98MB。实测显示其在雨雾天气下mAP达82.4%，较传统方案提升23.7%，边缘设备推理速度达50FPS，已成功应用于高速监控系统，显著降低人工复核工作量67%。该方

《大件垃圾识别技术突破：陌讯多模态算法提升28%准确率》 摘要：针对城市环卫中大件垃圾识别准确率低（传统方法不足60%）、处理效率低等痛点，陌讯推出创新多模态融合算法。该技术通过RGB图像与深度图的三维特征融合，配合动态阈值决策，在2万+样本测试中实现mAP@0.5达0.89，较主流模型提升28%。实际部署显示，某垃圾中转站识别准确率从58.7%提升至89.3%，日均处理量增长3.2倍。方案采用边

摘要：陌讯多模态融合算法有效提升大件垃圾识别准确率32%，解决传统方案在环境干扰、形态不规则和边缘部署上的痛点。该算法采用"环境感知→特征增强→动态决策"三阶流程，融合RGB视觉与深度信息，实现动态阈值调整。在RK3588边缘设备上实测显示，误报率从38.2%降至6.2%，推理延迟低于45ms，12类目标平均识别准确率达91.3%。文章还提供了量化部署和数据增强的优化建议，并探