机场多模态安全监测系统
案例介绍
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，实现复杂场景下的稳定多目标跟踪。
本人角色：担任算法负责人，负责昇腾芯片算法移植全流程、核心检测算法研发、多模态分析方案设计及团队技术管理。
技术栈：昇腾CANN、PyTorch、QwenVL2.5、LoRA微调、YOLO改进版、ByteTracker
机场多模态安全监测系统
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，实现复杂场景下的稳定多目标跟踪。
本人角色：担任算法负责人，负责昇腾芯片算法移植全流程、核心检测算法研发、多模态分析方案设计及团队技术管理。
技术栈：昇腾CANN、PyTorch、QwenVL2.5、LoRA微调、YOLO改进版、ByteTracker
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