基于数字孪生的机场FOD智能巡检系统
案例介绍
担任角色： 算法开发核心成员
项目时间： 2024.03 - 2024.06
技术栈： YOLOv5, TensorRT, OpenCV, 多传感器融合, ROS, 数字孪生
项目描述：
负责FOD检测核心算法开发，基于YOLOv5s模型进行训练与优化，并利用TensorRT进行量化部署，实现边缘侧3ms内的实时推理。
设计激光雷达点云与视觉图像的时空同步与融合策略，将复杂环境下的目标识别准确率提升至97.9%。
参与多智能体协同巡检的算法设计，显著提升区域覆盖效率。
项目成果：
算法性能达到业界先进水平，为低成本、高效率的巡检方案提供核心技术支撑。
基于数字孪生的机场FOD智能巡检系统
案例介绍
基于数字孪生的机场FOD智能巡检系统
担任角色： 算法开发核心成员
项目时间： 2024.03 - 2024.06
技术栈： YOLOv5, TensorRT, OpenCV, 多传感器融合, ROS, 数字孪生
项目描述：
负责FOD检测核心算法开发，基于YOLOv5s模型进行训练与优化，并利用TensorRT进行量化部署，实现边缘侧3ms内的实时推理。
设计激光雷达点云与视觉图像的时空同步与融合策略，将复杂环境下的目标识别准确率提升至97.9%。
参与多智能体协同巡检的算法设计，显著提升区域覆盖效率。
项目成果：
算法性能达到业界先进水平，为低成本、高效率的巡检方案提供核心技术支撑。
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