基于YOLO与视觉大模型的融合式智慧公路车辆检测与分析系统
在该项目中，我担任核心后端开发角色，负责设计并实现了一套创新的车辆检测与分析流水线。为解决传统模型识别能力有限的问题，我实践了“YOLO高效发现，大模型深度理解”的两级架构。首先，利用YOLOv8模型对视频流进行实时处理，快速定位车辆目标并裁剪，有效过滤了90%以上的无效背景。随后，我将这些目标图像传递给视觉大模型，进行精细化识别（如型号、颜色）和复杂场景理解（如事故检测、违章行为分析）。
整个后端服务基于FastAPI构建，确保了高并发下的低延迟响应。该方案成功地将系统的实时性与分析深度完美结合。