机动车黑烟视频智能分析系统
案例介绍
【负责内容】承担视频处理流程、检测算法集成、多帧持续性判断、区域可视化与事件结果输出相关开发，使用 Python、OpenCV、PyTorch 等技术，结合图像变化、运动信息和时空模型开展方案验证与迭代。
【核心成果】形成从视频输入、分析区域配置、连续帧检测到疑似事件聚合和可视化复核的处理流程；通过区域轮廓与填充展示辅助观察算法关注范围，并开展不同模型方案的召回与误报评估，为模型选择和阈值调整提供依据。
【工程价值】围绕实际检测场景组织数据、算法、结果展示及部署评估，完成真实视频验证、部署模型核查与 GPU 算力容量分析，支持后续场景适配和持续优化。
【图片说明】第一张为项目历史真实视频的区域可视化对比，第二张为阶段性模型评估图。检测输出用于辅助复核，评估数据对应当时样本与实验条件。
机动车黑烟视频智能分析系统
案例介绍
【项目背景】面向机动车检测视频中黑烟稀薄、背景复杂、单帧判断不稳定的问题，开发融合视频时序分析与模型评估的辅助识别系统，为疑似排放事件定位和人工复核提供技术支持。
【负责内容】承担视频处理流程、检测算法集成、多帧持续性判断、区域可视化与事件结果输出相关开发，使用 Python、OpenCV、PyTorch 等技术，结合图像变化、运动信息和时空模型开展方案验证与迭代。
【核心成果】形成从视频输入、分析区域配置、连续帧检测到疑似事件聚合和可视化复核的处理流程；通过区域轮廓与填充展示辅助观察算法关注范围，并开展不同模型方案的召回与误报评估，为模型选择和阈值调整提供依据。
【工程价值】围绕实际检测场景组织数据、算法、结果展示及部署评估，完成真实视频验证、部署模型核查与 GPU 算力容量分析，支持后续场景适配和持续优化。
【图片说明】第一张为项目历史真实视频的区域可视化对比，第二张为阶段性模型评估图。检测输出用于辅助复核，评估数据对应当时样本与实验条件。
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