近日,由鹰眼团队自主研发的“基于REMY-YOLO的远距离小目标检测算法系统”完成技术升级,成功攻克了传统算法在复杂场景下精度不足、模型体积过大导致部署困难等核心难题。该成果标志着团队在智能检测领域的技术突破,为智慧城市、智慧交通等场景提供了更高效、更精准的解决方案。
随着智慧城市建设的加速,远距离小目标检测需求日益增长,但传统算法普遍面临两大瓶颈:一是复杂环境下(如低光照、遮挡、远距离)识别精度低;二是模型体积庞大,难以在算力有限的老旧摄像头上部署。针对这些问题,鹰眼神探团队以REMY-YOLO系统为核心,通过算法优化与模型压缩技术,实现了性能与实用性的双重突破。
技术攻坚,破解行业两大难题
传统YOLO算法在远距离小目标检测中易受背景干扰,导致漏检、误检率较高。团队通过改进YOLOv8s检测头提高了算法精准度。经实测,升级后的REMY-YOLO系统在复杂场景下展现出卓越的鲁棒性,为行业提供了更可靠的检测保障。
2. 轻量化部署:模型体积大幅压缩
为解决老旧摄像头算力不足的问题,团队打算从改进YOLOv8s特征提取模块入手,减少模型的体积,事先轻量化部署。
目前,该系统已在交通领域实践应用:在路面监控中实现百米外车辆牌照、车型、颜色的精准识别。团队负责人姜文哲表示:“REMY-YOLO的升级不仅是技术上的突破,更是对行业痛点的深刻回应。我们希望通过算法创新,让智能检测技术真正‘下沉’到基层,服务更多场景。”
团队由老师和学生们共同发挥大的创新能力,长期致力于AI算法的优化与应用。此次技术攻关历时数月,累计测试数据规模庞大,攻克了算法鲁棒性、边缘端资源限制等关键问题。团队负责人姜文哲表示:“未来将持续迭代算法,探索更高效的模型架构,为行业提供‘零门槛’智能升级方案。
REMY-YOLO系统的成功改良,不仅为远距离检测领域树立了新标杆,也为人工智能技术的普惠化应用提供了新思路。随着技术的进一步落地,其将在智慧城市、智能交通等领域释放更大价值。
