机场多模态安全监测系统

人工智能 其他 案例ID:121092
黑色幽默
3 年经验
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案例介绍

本项目为机场安全场景下的多模态智能监测系统,涵盖极小目标检测、视频行为合规分析、多目标跟踪三大核心能力。

极致性能优化:在昇腾芯片上实现硬解码YUV420图像直接进行NPU推理,推理结果直接在YUV图像上画框,再通过硬编码推流输出,全程无需转换为RGB格式,大幅降低内存开销和延迟,达到嵌入式设备的极致性能表现。

算法研发:针对机场远距离极小目标检测难题,对YOLO网络结构进行针对性改进,提升极小目标的召回率和定位精度。利用QwenVL2.5大模型加LoRA微调技术进行视频行为合规分析,确保机场作业行为符合安全规范。采用ByteTracker结合传统图像处理的二次帧差方式,实现复杂场...

机场多模态安全监测系统

人工智能 · 其他 案例ID:121092
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作者: 黑色幽默 - 3年经验

案例介绍

本项目为机场安全场景下的多模态智能监测系统,涵盖极小目标检测、视频行为合规分析、多目标跟踪三大核心能力。

极致性能优化:在昇腾芯片上实现硬解码YUV420图像直接进行NPU推理,推理结果直接在YUV图像上画框,再通过硬编码推流输出,全程无需转换为RGB格式,大幅降低内存开销和延迟,达到嵌入式设备的极致性能表现。

算法研发:针对机场远距离极小目标检测难题,对YOLO网络结构进行针对性改进,提升极小目标的召回率和定位精度。利用QwenVL2.5大模型加LoRA微调技术进行视频行为合规分析,确保机场作业行为符合安全规范。采用ByteTracker结合传统图像处理的二次帧差方式,实现复杂场...

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