矾花智能识别系统
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案例介绍
针对水厂加药效果长期依赖人工肉眼判断、标准不统一的问题，我独立完成从摄像头采集方案设计、标注规范制定、模型训练到现场部署的全流程。方案采用 ConvNeXt-Tiny 二分类模型，通过设计 PAC 梯度实验获取数据、引入强增广与时间对齐策略，模型 AUC 从初版 0.54 提升至 0.873，叠加 5 帧滑动窗口后达 0.93。系统覆盖水处理流程 5 路摄像头点位，实现实时识别与结果可视化，将加药效果判断从"老师傅经验"转为可量化、可追溯的自动识别。
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针对水厂加药效果长期依赖人工肉眼判断、标准不统一的问题，我独立完成从摄像头采集方案设计、标注规范制定、模型训练到现场部署的全流程。方案采用 ConvNeXt-Tiny 二分类模型，通过设计 PAC 梯度实验获取数据、引入强增广与时间对齐策略，模型 AUC 从初版 0.54 提升至 0.873，叠加 5 帧滑动窗口后达 0.93。系统覆盖水处理流程 5 路摄像头点位，实现实时识别与结果可视化，将加药效果判断从"老师傅经验"转为可量化、可追溯的自动识别。
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