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)，通過文本描述引導(dǎo)特征生成，無需圖像樣本亦可預(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。陳列創(chuàng)意客觀評(píng)價(jià)，幫助卷煙零售終端打造差異化體驗(yàn)。甘肅全品類卷煙識(shí)別功能

面向煙草行業(yè)高頻更新、強(qiáng)監(jiān)管、重合規(guī)的特點(diǎn)，本系統(tǒng)構(gòu)建“零樣本增量學(xué)習(xí)”識(shí)別框架。前端采用改進(jìn)型Cascade RCNN，通過多階段優(yōu)化提升小目標(biāo)與密集目標(biāo)檢測(cè)能力；后端ViT-CLIP架構(gòu)利用對(duì)比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，只需少量樣本即可完成新品特征對(duì)齊，避免災(zāi)難性遺忘。向量數(shù)據(jù)庫(kù)支持動(dòng)態(tài)索引重建，保障億級(jí)特征檢索效率。系統(tǒng)采用微服務(wù)+容器化部署，支持邊緣-云端協(xié)同推理，滿足不同規(guī)模客戶部署需求。深度對(duì)接市局進(jìn)銷存系統(tǒng)后，可自動(dòng)比對(duì)“系統(tǒng)庫(kù)存”與“視覺陳列”，識(shí)別“虛假上架”“庫(kù)存積壓未陳列”等異常行為。通用價(jià)簽OCR模塊支持模糊、傾斜、反光場(chǎng)景下的高精度識(shí)別，創(chuàng)意評(píng)估模塊則基于視覺模型量化陳列吸引力，為終端優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)，推動(dòng)監(jiān)管智能化、營(yíng)銷數(shù)據(jù)化。貴州國(guó)產(chǎn)卷煙識(shí)別功能陳列創(chuàng)意分析功能，為卷煙零售終端提供優(yōu)化建議。

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 Transformer）與 CLIP（對(duì)比語言 - 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。

本方案以“輕量化部署、零樣本擴(kuò)展、多維度分析”為主要優(yōu)勢(shì)，攻克煙草行業(yè)零售AI落地難題。前端RCNN采用輕量骨干網(wǎng)絡(luò)，在邊緣設(shè)備實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)；后端ViT-CLIP特征編碼器支持跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)，只需少量樣本即可適配新品。向量數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)置增量學(xué)習(xí)機(jī)制，新品特征自動(dòng)聚類優(yōu)化，避免模型漂移。系統(tǒng)采用Kafka+Redis構(gòu)建高吞吐消息隊(duì)列，保障萬級(jí)QPS穩(wěn)定處理。結(jié)合市局?jǐn)?shù)據(jù)，可構(gòu)建“品牌健康度指數(shù)”，綜合上架率、價(jià)簽合規(guī)率、陳列曝光度等指標(biāo)動(dòng)態(tài)評(píng)分。價(jià)簽識(shí)別模塊支持多語言、多字體解析，創(chuàng)意評(píng)估模塊引入GAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模擬消費(fèi)者視線軌跡，量化陳列吸引力。系統(tǒng)已在全國(guó)20+地市試點(diǎn)，識(shí)別準(zhǔn)確率98.7%，人力成本降低70%。價(jià)簽通用識(shí)別能力，使模型可兼顧門店其他商品的管理。

傾云科技打造“感知即決策”智能終端引擎，RCNN定位+ViT-CLIP語義理解+向量檢索三位一體。傾云科技自研特征編碼器支持跨批次一致性識(shí)別，解決包裝微變難題。新品添加全流程自動(dòng)化，傾云科技后臺(tái)5分鐘完成特征注冊(cè)與生效。系統(tǒng)采用異步非阻塞架構(gòu)，傾云科技單節(jié)點(diǎn)支持500+并發(fā)請(qǐng)求。傾云科技深度綁定市局?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建“陳列合規(guī)指數(shù)”，量化考核各區(qū)域執(zhí)行情況。傾云科技價(jià)簽識(shí)別支持多光照自適應(yīng)，創(chuàng)意評(píng)估基于視覺明顯性模型，輸出陳列改進(jìn)建議。傾云科技提供API市場(chǎng)與開發(fā)者社區(qū)，推動(dòng)生態(tài)共建，已形成覆蓋檢測(cè)、識(shí)別、分析、決策的完整產(chǎn)品矩陣。“ViT+CLIP” 組合算法，突破傳統(tǒng)卷煙識(shí)別的技術(shù)局限。云南進(jìn)口卷煙識(shí)別平臺(tái)

多模態(tài)煙品檢測(cè)模型，推動(dòng)煙草行業(yè)數(shù)字化監(jiān)管轉(zhuǎn)型。甘肅全品類卷煙識(shí)別功能

傾云科技以“高彈性、高智能、高安全”定義新一代煙草行業(yè)AI視覺系統(tǒng)。RCNN前端支持在線難例挖掘，持續(xù)優(yōu)化檢測(cè)能力；ViT-CLIP后端支持Prompt Tuning，新品文本描述即可生成合理視覺特征。傾云科技向量數(shù)據(jù)庫(kù)支持權(quán)限隔離與審計(jì)日志，滿足等保要求。系統(tǒng)采用混合云架構(gòu)，傾云科技支持?jǐn)?shù)據(jù)本地存儲(chǔ)+AI云端推理。傾云科技對(duì)接市局ERP后，可構(gòu)建“鋪貨策略優(yōu)化模型”，推薦比較好上架門店與時(shí)機(jī)。傾云科技價(jià)簽OCR支持手寫價(jià)格與異形標(biāo)簽，創(chuàng)意評(píng)估模塊引入情緒侵染力評(píng)分，幫助品牌激發(fā)消費(fèi)沖動(dòng)。 AI識(shí)別準(zhǔn)確率持續(xù)保持98.5%+。甘肅全品類卷煙識(shí)別功能

廣東傾云科技有限公司匯集了大量的優(yōu)秀人才，集企業(yè)奇思，創(chuàng)經(jīng)濟(jì)奇跡，一群有夢(mèng)想有朝氣的團(tuán)隊(duì)不斷在前進(jìn)的道路上開創(chuàng)新天地，繪畫新藍(lán)圖，在廣東省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中始終保持良好的信譽(yù)，信奉著“爭(zhēng)取每一個(gè)客戶不容易，失去每一個(gè)用戶很簡(jiǎn)單”的理念，市場(chǎng)是企業(yè)的方向，質(zhì)量是企業(yè)的生命，在公司有效方針的領(lǐng)導(dǎo)下，全體上下，團(tuán)結(jié)一致，共同進(jìn)退，**協(xié)力把各方面工作做得更好，努力開創(chuàng)工作的新局面，公司的新高度，未來廣東傾云科技供應(yīng)和您一起奔向更美好的未來，即使現(xiàn)在有一點(diǎn)小小的成績(jī)，也不足以驕傲，過去的種種都已成為昨日我們只有總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，才能繼續(xù)上路，讓我們一起點(diǎn)燃新的希望，放飛新的夢(mèng)想！