摘要：陌讯动态聚合算法针对高密度人群场景的聚众识别提出创新解决方案，通过多模态特征融合、动态聚合机制和轻量化网络设计，有效降低漏检率76%，单路推理延迟降至72ms。实测显示，在大型展会场景中，该算法将漏检率从38.2%降至8.7%，误报率从22.5%降至5.3%，显著提升识别精度与实时性。算法支持容器化快速部署和INT8量化，适用于边缘设备，为解决传统监控系统在遮挡干扰、动态误判和算力瓶颈等问题

【复杂场景精准识别】针对电动车头盔检测中的雨雾干扰、误报率高等痛点，陌讯视觉算法通过多模态融合架构与动态稀疏卷积技术，实现mAP@0.5达94.7%的精度突破。实测某市交警系统落地中，误报率降低82%，边缘端推理时延仅13ms。