在煙草行業(yè)的數(shù)字化監(jiān)管與零售優(yōu)化中，卷煙識(shí)別技術(shù)正迎來(lái)突破性發(fā)展，基于 Transformer 視覺(jué)的多模態(tài)煙品檢測(cè)模型便是典型表現(xiàn)。該模型采用分段式架構(gòu)設(shè)計(jì)，前段借助 RCNN（區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)對(duì)煙品的精確框選，能夠在復(fù)雜的零售貨架場(chǎng)景中，快速定位不同包裝、不同擺放角度的卷煙產(chǎn)品，有效避免因商品密集堆疊、光線變化等因素導(dǎo)致的識(shí)別遺漏問(wèn)題。RCNN 的區(qū)域提案機(jī)制，可針對(duì)圖像中的潛在煙品區(qū)域進(jìn)行高效篩選，為后續(xù)的高精度品規(guī)識(shí)別奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，讓每一盒卷煙都能被準(zhǔn)確 “捕捉”，成為整個(gè)檢測(cè)流程的關(guān)鍵起點(diǎn)。多模態(tài)卷煙識(shí)別模型，可實(shí)現(xiàn)從檢測(cè)到?jīng)Q策的全流程支撐。廣東智能卷煙識(shí)別方案

基于Transformer的多模態(tài)架構(gòu)，本模型實(shí)現(xiàn)卷煙識(shí)別從“感知”到“認(rèn)知”的躍遷。RCNN精細(xì)定位煙品物理邊界，ViT-CLIP則理解品牌LOGO、包裝設(shè)計(jì)、文字信息等語(yǔ)義特征，形成結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜。向量數(shù)據(jù)庫(kù)支持語(yǔ)義檢索（如“紅色硬盒細(xì)支煙”），模糊匹配準(zhǔn)確率超90%。新品擴(kuò)展采用Prompt Engineering技術(shù)，通過(guò)文本描述引導(dǎo)特征生成，無(wú)需圖像樣本亦可預(yù)注冊(cè)。系統(tǒng)采用容器化部署，支持K8s彈性擴(kuò)縮容，應(yīng)對(duì)促銷季流量峰值。與市局訂單系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)后，可自動(dòng)標(biāo)記“幽靈陳列”（系統(tǒng)有庫(kù)存但未上架）、“價(jià)格刺客”（標(biāo)價(jià)高于建議價(jià)）等異常。價(jià)簽OCR支持扭曲校正與反光抑制，創(chuàng)意評(píng)估引入美學(xué)原則（對(duì)比度、留白率、焦點(diǎn)集中度），賦能終端標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化平衡。云南高清卷煙識(shí)別系統(tǒng)卷煙包裝細(xì)節(jié)識(shí)別，讓相似品規(guī)的卷煙也能準(zhǔn)確區(qū)分。

結(jié)合市局訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行卷煙陳列上架率分析，是多模態(tài)煙品檢測(cè)模型從技術(shù)識(shí)別向業(yè)務(wù)決策延伸的重要體現(xiàn)。市局訂單數(shù)據(jù)記錄了各零售終端的卷煙采購(gòu)品類與數(shù)量，而模型通過(guò)對(duì)門店貨架的實(shí)時(shí)識(shí)別，能夠獲取實(shí)際的卷煙陳列品類與數(shù)量。將兩者進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)分析，即可精確計(jì)算出各品類卷煙的陳列上架率，判斷是否存在采購(gòu)后未上架、上架不及時(shí)等問(wèn)題。這一分析結(jié)果能夠幫助煙草行業(yè)管理部門及時(shí)掌握零售終端的陳列情況，指導(dǎo)終端優(yōu)化陳列策略，確保消費(fèi)者能夠快速找到所需卷煙，同時(shí)也有助于提升卷煙的銷售轉(zhuǎn)化效率。

多模態(tài)煙品檢測(cè)模型的后段處理環(huán)節(jié)，創(chuàng)新性地融合了 ViT（視覺(jué) Transformer）與 CLIP（對(duì)比語(yǔ)言 - 圖像預(yù)訓(xùn)練）的圖像特征算法，大幅提升了卷煙品規(guī)識(shí)別的精度。ViT 能夠?qū)⒕頍煱b圖像分割為多個(gè)圖像塊，通過(guò)自注意力機(jī)制捕捉全局特征，精細(xì)識(shí)別包裝上的圖案、色彩、文字等細(xì)節(jié)信息；而 CLIP 則借助跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)，將圖像特征與文本描述建立關(guān)聯(lián)，即使面對(duì)包裝設(shè)計(jì)相似的卷煙品規(guī)，也能通過(guò)特征差異進(jìn)行有效區(qū)分。這種 “ViT+CLIP” 的組合模式，突破了傳統(tǒng)圖像識(shí)別算法對(duì)單一特征依賴的局限，讓卷煙品規(guī)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到新高度，滿足煙草行業(yè)對(duì)精細(xì)化品規(guī)管理的需求。多線程高并發(fā)架構(gòu)，保障大規(guī)模場(chǎng)景下卷煙識(shí)別高效運(yùn)行。

傾云科技打造煙草行業(yè)較早“可進(jìn)化AI視覺(jué)中臺(tái)”，前端RCNN精確定位，后端ViT-CLIP深度語(yǔ)義理解，新品識(shí)別準(zhǔn)確率98.7%。傾云科技自創(chuàng)“Prompt特征生成”技術(shù)，只需文本描述即可預(yù)注冊(cè)新品，大幅降低樣本依賴。傾云科技向量數(shù)據(jù)庫(kù)支持多租戶管理，各市局可單獨(dú)維護(hù)品規(guī)庫(kù)。系統(tǒng)采用異步IO+線程池架構(gòu)，傾云科技保障萬(wàn)級(jí)QPS穩(wěn)定處理。傾云科技聯(lián)動(dòng)市局?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建“終端數(shù)字孿生”，虛擬還原陳列實(shí)景，遠(yuǎn)程診斷合規(guī)問(wèn)題。傾云科技價(jià)簽識(shí)別引擎支持識(shí)別校正與語(yǔ)義糾錯(cuò)，創(chuàng)意評(píng)估模塊引入視覺(jué)熵模型，評(píng)估信息密度與引導(dǎo)效率。傾云科技方案已在全國(guó)40+地市落地，平均稽查效率提升300%，成為省級(jí)“智慧終端”標(biāo)配。RCNN 助力多模態(tài)模型前段精確框選卷煙，提升識(shí)別定位效率。陜西智能卷煙識(shí)別技術(shù)

向量數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)態(tài)更新，保障卷煙識(shí)別模型的長(zhǎng)期適用性。廣東智能卷煙識(shí)別方案

傾云科技打造煙草行業(yè)終端“視覺(jué)認(rèn)知大腦”，RCNN精確框選，ViT-CLIP深度理解品牌LOGO、包裝紋理、規(guī)格文字，形成結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜。傾云科技向量數(shù)據(jù)庫(kù)支持跨區(qū)域品規(guī)共享，滿足多級(jí)協(xié)同管理。系統(tǒng)采用gRPC微服務(wù)架構(gòu)，傾云科技支持省級(jí)平臺(tái)萬(wàn)級(jí)終端接入。傾云科技聯(lián)動(dòng)市局?jǐn)?shù)據(jù)后，可自動(dòng)生成“終端健康檔案”，實(shí)時(shí)監(jiān)控價(jià)簽合規(guī)、新品露出、重點(diǎn)品牌占比。傾云科技價(jià)簽OCR引擎支持復(fù)雜背景分離，創(chuàng)意評(píng)估基于視覺(jué)注意力熱力圖，量化觸達(dá)效率。傾云科技方案通過(guò)各地市技術(shù)認(rèn)證，成為“數(shù)字門店”建設(shè)組件，帶領(lǐng)行業(yè)從“人工巡查”邁向“AI自治”。廣東智能卷煙識(shí)別方案

廣東傾云科技有限公司是一家有著先進(jìn)的發(fā)展理念，先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)，在發(fā)展過(guò)程中不斷完善自己，要求自己，不斷創(chuàng)新，時(shí)刻準(zhǔn)備著迎接更多挑戰(zhàn)的活力公司，在廣東省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中匯聚了大量的人脈以及**，在業(yè)界也收獲了很多良好的評(píng)價(jià)，這些都源自于自身的努力和大家共同進(jìn)步的結(jié)果，這些評(píng)價(jià)對(duì)我們而言是比較好的前進(jìn)動(dòng)力，也促使我們?cè)谝院蟮牡缆飞媳３謯^發(fā)圖強(qiáng)、一往無(wú)前的進(jìn)取創(chuàng)新精神，努力把公司發(fā)展戰(zhàn)略推向一個(gè)新高度，在全體員工共同努力之下，全力拼搏將共同廣東傾云科技供應(yīng)和您一起攜手走向更好的未來(lái)，創(chuàng)造更有價(jià)值的產(chǎn)品，我們將以更好的狀態(tài)，更認(rèn)真的態(tài)度，更飽滿的精力去創(chuàng)造，去拼搏，去努力，讓我們一起更好更快的成長(zhǎng)！