一、系统架构设计
本系统采用"端-边-云"协同架构,实现从数据采集到决策执行的全链路闭环:
- 感知层(端侧)
视觉感知单元
- 部署800万像素广角摄像头(1/1.8" CMOS,0.1Lux低照度)
- 支持HDR宽动态范围(120dB),适应逆光/高反光场景
- 集成UWB定位模块(Decawave DW3000芯片,±10cm精度)
环境传感单元
- 毫米波雷达检测移动物体(60GHz频段,5m探测距离)
- 激光TOF传感器测量垃圾桶填充度(0.1%分辨率)
- 计算层(边缘侧)
边缘计算节点
- NVIDIA Jetson AGX Orin模组(275 TOPS算力)
- 运行轻量化推理引擎(TensorRT 8.6)
- 多路视频流并行处理(8路1080P@30fps)
- 决策层(云端)
- 微服务架构
- Spring Cloud Alibaba框架
- 容器化部署(Kubernetes 1.26)
- 核心服务模块
- 清洁工单调度引擎(基于Q-Learning强化学习)
- 设备健康度预测模型(LSTM+Attention机制)
二、核心算法实现
- 人员行为分析
多目标跟踪(MOT)
- 算法框架:DeepSORT改进版
- 关键创新:
- 引入ReID轻量化网络(MobileNetV3+GeM Pooling)
- 轨迹预测模块采用Kalman滤波优化
- 性能指标:
- MOTA:93.2%
- IDF1:89.7%
姿态估计与行为识别
- 采用HRNet-W48骨架提取
- ST-GCN时空图卷积网络
- 支持20类高危动作识别(F1-score 91.3%)
- 环境质量评估
- 多尺度污染检测
- 高反光表面处理
- 实测效果:镜面指纹检出率从68%提升至97.2%
- 路径优化模型
- 基于AI算法的改进方案
- 动态调参机制
- 通过Q-Learning实时优化权重参数
- 某商场案例:无效路径减少59%,区域覆盖率提升至99.3%
三、关键技术突破
- 跨摄像头协同跟踪
特征共享机制
- 建立全局ReID特征库(Faiss向量数据库)
- 跨视图特征匹配(Cosine相似度>0.85)
时空对齐算法
- 采用Homography矩阵变换
- 多视角目标位置映射误差<0.3m
- 小样本迁移学习
- 领域自适应训练
- 使用CycleGAN进行数据域转换
- 效果:新场景模型训练样本需求减少80%
- 实时推理优化
模型量化压缩
- FP32 → INT8量化(TensorRT工具链)
- 速度提升2.3倍,精度损失<0.5%
多模型级联
- 构建模型优先级队列
- 动态资源分配(CUDA Stream并行)
四、实测性能数据
某18万㎡商业体部署效果
识别精度:
- 垃圾溢流检出率:98.7%(误报率0.3%)
- 高空作业违规识别:F1-score 93.5%
系统效能:
- 8路视频流处理延迟:150ms
- 日均处理数据量:4.2TB
经济效益:
- 年度人力成本节省:¥127万
- 设备维修成本下降:41%