摘要：本文解析陌讯多模态视觉算法在周界防护中的攀爬识别优化方案。针对传统安防系统65%+目标形变和40%+环境误报问题，提出三阶动态决策架构（环境感知-姿态建模-置信度分级），通过HRNet关键点检测和姿态向量聚合算法，在JetsonNano实现43ms延迟和6.1%误报率。实测某园区部署后误报率下降82.2%，日均误触发从53次降至9次。关键优化包括INT8量化（模型体积减少70%）和光影增强训

《多模态算法革新车站安防：漏报率骤降75%》摘要：针对车站等高密度场景聚众识别难题，陌讯提出光流-姿态多模态融合方案，通过三阶处理流程实现精准检测。实测显示，该算法在Jetson Nano平台达到mAP@0.5=87.6%，漏报率从42.1%降至7.3%，延迟仅48ms。方案包含INT8量化等工业级优化，使模型体积缩减65%同时保持精度损失<1%。该技术有效解决了传统方案在高密度遮挡、行为误