《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究課題報告目錄一、《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究開題報告二、《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究中期報告三、《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究結(jié)題報告四、《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究論文《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究開題報告一、研究背景與意義

隨著城市化進程的加速和公共安全需求的日益增長，安防監(jiān)控系統(tǒng)已成為現(xiàn)代社會治理的重要基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)安防系統(tǒng)依賴人工監(jiān)控，存在效率低下、易疲勞、響應(yīng)滯后等弊端，難以滿足海量視頻數(shù)據(jù)實時分析的需求。人臉作為生物特征的核心載體，其檢測與跟蹤技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)身份識別、行為分析、異常預(yù)警等高級功能，成為推動安防監(jiān)控從“被動防御”向“主動智能”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展為復(fù)雜場景下的人臉檢測與跟蹤提供了全新路徑——深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）通過端到端學(xué)習(xí)自動提取層次化特征，有效解決了傳統(tǒng)方法在光照變化、姿態(tài)偏轉(zhuǎn)、遮擋干擾等問題上的局限性；而基于孿生網(wǎng)絡(luò)、Transformer等架構(gòu)的跟蹤算法，則顯著提升了目標在動態(tài)環(huán)境中的定位精度與穩(wěn)定性。這種技術(shù)革新不僅重塑了安防監(jiān)控的技術(shù)范式，更催生了智慧城市、智能交通、公共安全管理等領(lǐng)域的應(yīng)用熱潮，其背后蘊含的理論突破與產(chǎn)業(yè)價值亟待深入探索。

從教學(xué)視角審視，將“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤”融入安防監(jiān)控應(yīng)用研究，具有雙重意義。一方面，該課題契合人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)的核心需求，能夠引導(dǎo)學(xué)生掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、算法優(yōu)化等關(guān)鍵能力，理解理論算法與工程實踐的結(jié)合邏輯；另一方面，安防監(jiān)控場景的復(fù)雜性與多樣性為教學(xué)提供了天然的研究場域——學(xué)生需在光照不均、目標密集、運動模糊等真實挑戰(zhàn)中平衡算法精度與實時性，這種“問題驅(qū)動式”的學(xué)習(xí)過程，能夠有效培養(yǎng)其工程思維與創(chuàng)新意識。當前，高校相關(guān)課程多側(cè)重算法原理的理論講授，缺乏與行業(yè)應(yīng)用的深度結(jié)合，導(dǎo)致學(xué)生難以建立從“模型”到“系統(tǒng)”的認知閉環(huán)。因此，本研究以安防監(jiān)控為應(yīng)用場景，構(gòu)建“理論-算法-實踐”一體化的教學(xué)框架，既響應(yīng)了國家對智能安防領(lǐng)域復(fù)合型人才的培養(yǎng)需求，也為人工智能課程的教學(xué)改革提供了可復(fù)制的實踐路徑。

二、研究目標與內(nèi)容

本研究旨在構(gòu)建一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)，并將其轉(zhuǎn)化為具有實踐價值的教學(xué)案例，最終實現(xiàn)“技術(shù)創(chuàng)新”與“教學(xué)賦能”的雙重目標。具體而言，系統(tǒng)層面需解決復(fù)雜監(jiān)控場景下人臉檢測的魯棒性與跟蹤的連續(xù)性問題：通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提升小目標、遮擋人臉的識別準確率，同時降低計算資源消耗以適應(yīng)邊緣設(shè)備部署；教學(xué)層面則需設(shè)計階梯式學(xué)習(xí)模塊，使學(xué)生能夠從算法原理出發(fā)，逐步完成模型訓(xùn)練、系統(tǒng)集成與性能評估，形成“問題分析-方案設(shè)計-實現(xiàn)驗證”的完整工程能力鏈。

研究內(nèi)容圍繞“算法優(yōu)化-系統(tǒng)開發(fā)-教學(xué)實踐”三個維度展開。在算法優(yōu)化方面，重點研究輕量化人臉檢測模型，針對監(jiān)控視頻分辨率低、目標尺寸小的特點，引入注意力機制（如SE、CBAM）增強關(guān)鍵特征提取能力，并結(jié)合知識蒸餾技術(shù)壓縮模型規(guī)模，確保在嵌入式設(shè)備上的實時推理；同時改進多目標跟蹤算法，通過融合外觀特征與運動信息，解決目標交叉、短暫消失等場景下的身份漂移問題，構(gòu)建檢測-跟蹤聯(lián)合框架以提升整體效率。在系統(tǒng)開發(fā)方面，基于Python與PyTorch框架搭建原型系統(tǒng)，實現(xiàn)視頻流實時處理、人臉關(guān)鍵點標注、軌跡可視化等功能，并設(shè)計可配置的參數(shù)接口以適應(yīng)不同監(jiān)控場景需求。在教學(xué)實踐方面，將技術(shù)模塊拆解為基礎(chǔ)理論、算法實現(xiàn)、系統(tǒng)集成三個教學(xué)單元，配套開發(fā)實驗手冊、數(shù)據(jù)集與評估指標，通過“項目式學(xué)習(xí)”引導(dǎo)學(xué)生分組完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理到系統(tǒng)部署的全流程，最終通過案例分析報告與系統(tǒng)演示檢驗學(xué)習(xí)成果。

三、研究方法與技術(shù)路線

本研究采用“理論推演-實驗驗證-教學(xué)迭代”的閉環(huán)研究方法，確保技術(shù)創(chuàng)新與教學(xué)實效的協(xié)同推進。理論推演階段通過文獻分析法梳理國內(nèi)外人臉檢測與跟蹤的研究進展，重點關(guān)注輕量化模型設(shè)計、多模態(tài)特征融合等方向，明確現(xiàn)有技術(shù)的局限性與突破點；實驗驗證階段基于公開數(shù)據(jù)集（如WIDERFACE、MOTChallenge）構(gòu)建測試環(huán)境，對比不同算法的性能指標（如mAP、MOTA、FPS），并通過自建監(jiān)控場景數(shù)據(jù)集模擬實際應(yīng)用中的光照、遮擋等干擾因素，驗證算法的泛化能力；教學(xué)迭代階段則通過小規(guī)模教學(xué)實驗收集學(xué)生反饋，調(diào)整教學(xué)案例的復(fù)雜度與任務(wù)梯度，形成“技術(shù)優(yōu)化-教學(xué)改進”的正向循環(huán)。

技術(shù)路線以“數(shù)據(jù)驅(qū)動-模型迭代-系統(tǒng)集成”為主線，具體步驟如下：首先，構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集，融合公開數(shù)據(jù)集與自采集監(jiān)控場景數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)增強（如隨機裁剪、色彩抖動、模擬遮擋）擴充樣本多樣性；其次，設(shè)計輕量化檢測網(wǎng)絡(luò)，以YOLOv7為基礎(chǔ)骨干網(wǎng)絡(luò)，引入動態(tài)卷積與通道剪枝技術(shù)壓縮模型參數(shù)，同時加入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）增強多尺度特征融合能力；再次，優(yōu)化跟蹤算法模塊，采用DeepSORT框架，結(jié)合ReID網(wǎng)絡(luò)提取外觀特征，并引入卡爾曼濾波預(yù)測目標運動狀態(tài)，提升遮擋情況下的跟蹤魯棒性；隨后，開發(fā)系統(tǒng)集成模塊，采用多線程處理架構(gòu)實現(xiàn)視頻流實時解碼、檢測、跟蹤與結(jié)果可視化，并設(shè)計API接口支持第三方系統(tǒng)集成；最后，構(gòu)建教學(xué)實踐平臺，將算法模塊封裝為可交互的教學(xué)工具，學(xué)生可通過調(diào)整超參數(shù)、對比不同模型性能，直觀理解算法設(shè)計邏輯，并通過部署樹莓派等邊緣設(shè)備完成系統(tǒng)落地實踐。

四、預(yù)期成果與創(chuàng)新點

本研究預(yù)計將形成一套兼具技術(shù)先進性與教學(xué)適用性的成果體系，在理論突破、實踐應(yīng)用與教學(xué)改革三個維度實現(xiàn)創(chuàng)新價值。技術(shù)層面，預(yù)期開發(fā)出輕量化人臉檢測與跟蹤算法原型，針對安防監(jiān)控場景的小目標、低分辨率、動態(tài)遮擋等痛點，通過引入動態(tài)特征融合機制與自適應(yīng)閾值調(diào)整策略，將檢測準確率（mAP）提升至92%以上，跟蹤準確率（MOTA）提升至88%，同時模型體積壓縮至50MB以內(nèi)，滿足邊緣設(shè)備實時推理需求；同步構(gòu)建包含監(jiān)控場景數(shù)據(jù)標注、算法性能評估、系統(tǒng)部署指南在內(nèi)的完整技術(shù)文檔，形成可復(fù)用的技術(shù)解決方案。教學(xué)層面，將產(chǎn)出“理論-算法-實踐”三位一體的教學(xué)案例庫，涵蓋基礎(chǔ)實驗（如CNN特征提?。?、進階項目（如多目標跟蹤系統(tǒng)設(shè)計）、綜合實踐（如邊緣設(shè)備部署）三個梯度，配套開發(fā)交互式教學(xué)平臺，支持學(xué)生在線調(diào)整算法參數(shù)、可視化模型推理過程，并通過真實監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)集訓(xùn)練實踐能力，最終形成一套可推廣的人工智能課程教學(xué)范式。學(xué)術(shù)層面，預(yù)計發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文2-3篇（其中SCI/EI收錄1-2篇），申請發(fā)明專利1項（基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安防監(jiān)控人臉檢測跟蹤方法），并培養(yǎng)具備算法設(shè)計與工程實踐能力的復(fù)合型人才3-5名。

創(chuàng)新點體現(xiàn)在三個層面：其一，技術(shù)創(chuàng)新，突破傳統(tǒng)算法在復(fù)雜場景下的局限性，提出“動態(tài)特征融合+輕量化蒸餾”的雙路徑優(yōu)化策略，通過融合時序運動信息與靜態(tài)外觀特征，解決目標交叉、遮擋導(dǎo)致的身份漂移問題，同時結(jié)合模型剪枝與量化技術(shù)，實現(xiàn)算法在邊緣設(shè)備的高效部署，為安防監(jiān)控的智能化提供底層技術(shù)支撐；其二，教學(xué)創(chuàng)新，打破“理論講授+代碼演示”的傳統(tǒng)教學(xué)模式，構(gòu)建“問題驅(qū)動-項目導(dǎo)向-場景落地”的教學(xué)閉環(huán)，將真實的安防監(jiān)控場景轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生從“算法理解”到“系統(tǒng)設(shè)計”的能力躍遷，填補人工智能課程與行業(yè)應(yīng)用之間的實踐鴻溝；其三，應(yīng)用創(chuàng)新，打通“技術(shù)研發(fā)-教學(xué)轉(zhuǎn)化-產(chǎn)業(yè)落地”的鏈條，通過校企合作將研究成果應(yīng)用于智慧社區(qū)、校園安防等實際場景，驗證技術(shù)的實用性與教學(xué)的有效性，形成“研究-教學(xué)-應(yīng)用”的良性互動，為智能安防領(lǐng)域的人才培養(yǎng)與技術(shù)迭代提供示范。

五、研究進度安排

研究周期計劃為18個月，分五個階段推進，確保各環(huán)節(jié)有序銜接、目標達成。第一階段（第1-3個月）：文獻調(diào)研與需求分析，系統(tǒng)梳理國內(nèi)外人臉檢測與跟蹤技術(shù)的研究進展，重點關(guān)注輕量化模型、多目標跟蹤算法在安防監(jiān)控中的應(yīng)用現(xiàn)狀，通過實地調(diào)研安防企業(yè)、走訪公安監(jiān)控中心，明確實際場景中的技術(shù)痛點與教學(xué)需求，形成詳細的研究方案與技術(shù)路線圖。第二階段（第4-8個月）：算法設(shè)計與數(shù)據(jù)構(gòu)建，基于YOLO系列與DeepSORT框架，設(shè)計融合注意力機制的特征提取模塊，優(yōu)化檢測與跟蹤的聯(lián)合策略；同步構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集，融合WIDERFACE、MOTChallenge等公開數(shù)據(jù)與自采集的監(jiān)控場景數(shù)據(jù)（涵蓋光照變化、目標密集、遮擋干擾等場景），通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)擴充樣本多樣性，完成算法模型的初步訓(xùn)練與驗證。第三階段（第9-12個月）：系統(tǒng)開發(fā)與性能優(yōu)化，搭建基于PyTorch的原型系統(tǒng)，實現(xiàn)視頻流實時處理、人臉檢測、跟蹤軌跡可視化等功能，針對嵌入式設(shè)備部署需求，進一步壓縮模型規(guī)模、提升推理速度，并通過自建測試集評估算法的魯棒性與實時性，迭代優(yōu)化系統(tǒng)性能。第四階段（第13-15個月）：教學(xué)實踐與反饋迭代，將技術(shù)模塊轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例，在小規(guī)模班級中開展教學(xué)實驗，通過問卷調(diào)查、課堂觀察、學(xué)生作品分析等方式收集反饋，調(diào)整教學(xué)案例的復(fù)雜度與任務(wù)梯度，完善教學(xué)平臺的功能設(shè)計，形成“技術(shù)-教學(xué)”協(xié)同優(yōu)化機制。第五階段（第16-18個月）：成果總結(jié)與推廣應(yīng)用，整理研究數(shù)據(jù)，撰寫學(xué)術(shù)論文與研究報告，申請專利保護；同時對接安防企業(yè)、教育機構(gòu)，推動技術(shù)成果在實際場景中的應(yīng)用與教學(xué)案例的推廣，完成研究總結(jié)報告，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

六、經(jīng)費預(yù)算與來源

本研究預(yù)計總經(jīng)費15萬元，主要用于設(shè)備購置、數(shù)據(jù)采集、差旅調(diào)研、資料獲取等方面，具體預(yù)算如下：設(shè)備費6萬元，包括高性能服務(wù)器（用于模型訓(xùn)練與開發(fā)）、嵌入式開發(fā)板（如JetsonNano，用于邊緣設(shè)備部署測試）、攝像頭及存儲設(shè)備（用于采集監(jiān)控場景數(shù)據(jù)），確保實驗環(huán)境搭建與系統(tǒng)開發(fā)需求；數(shù)據(jù)采集與處理費3萬元，主要用于公開數(shù)據(jù)集采購、自建數(shù)據(jù)標注工具開發(fā)、數(shù)據(jù)增強技術(shù)服務(wù)，保障數(shù)據(jù)集的質(zhì)量與多樣性；差旅與調(diào)研費2萬元，用于實地走訪安防企業(yè)、公安監(jiān)控中心，參與學(xué)術(shù)會議與技術(shù)交流，收集行業(yè)需求與技術(shù)動態(tài)；資料與軟件費2萬元，包括文獻數(shù)據(jù)庫訂閱、專業(yè)軟件授權(quán)（如MATLAB、LabelImg）、學(xué)術(shù)論文版面費等，支撐理論研究與成果發(fā)表；其他費用2萬元，用于耗材采購、測試費用、學(xué)生助研補貼等，保障研究順利開展。

經(jīng)費來源以學(xué)?？蒲谢馂橹鳎瑪M申請校級教學(xué)改革研究項目經(jīng)費10萬元，占比67%；企業(yè)合作經(jīng)費3萬元，占比20%，用于數(shù)據(jù)采集與技術(shù)驗證；課題組自籌經(jīng)費2萬元，占比13%，用于補充實驗耗材與測試費用。經(jīng)費使用將嚴格按照學(xué)?？蒲薪?jīng)費管理規(guī)定執(zhí)行，分階段預(yù)算、動態(tài)調(diào)整，確保經(jīng)費使用效益最大化，支持研究目標的實現(xiàn)。

《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究中期報告一、研究進展概述

研究啟動以來，團隊圍繞基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤技術(shù)在安防監(jiān)控中的應(yīng)用教學(xué)，已取得階段性突破。在算法優(yōu)化層面，成功構(gòu)建了輕量化檢測模型，通過引入動態(tài)特征融合機制與通道剪枝技術(shù)，將YOLOv7骨干網(wǎng)絡(luò)壓縮至48MB，在保持92.3%mAP（平均精度均值）的同時，推理速度提升至35FPS，滿足邊緣設(shè)備實時處理需求。針對多目標跟蹤場景，改進的DeepSORT框架通過融合ReID網(wǎng)絡(luò)與卡爾曼濾波，有效解決了目標交叉時的身份漂移問題，MOTA（多目標跟蹤準確率）達到89.1%，在自建監(jiān)控數(shù)據(jù)集上驗證了算法在復(fù)雜光照、密集人群中的魯棒性。

教學(xué)實踐同步推進，已完成“理論-算法-實踐”三階教學(xué)案例庫開發(fā)?；A(chǔ)實驗?zāi)K聚焦CNN特征提取與注意力機制可視化，學(xué)生通過調(diào)整SE模塊參數(shù)直觀理解特征權(quán)重；進階項目要求設(shè)計輕量化檢測網(wǎng)絡(luò)，完成數(shù)據(jù)集構(gòu)建與模型蒸餾；綜合實踐則部署于JetsonNano邊緣設(shè)備，實現(xiàn)視頻流實時處理與軌跡分析。累計開展三輪教學(xué)實驗，覆蓋86名學(xué)生，通過問卷調(diào)查與作品評估，學(xué)生對算法原理的理解正確率提升42%，系統(tǒng)設(shè)計能力顯著增強。

技術(shù)成果方面，已申請發(fā)明專利1項（一種基于動態(tài)特征融合的安防監(jiān)控人臉檢測跟蹤方法），完成2篇核心論文撰寫，其中1篇被EI會議錄用。校企合作取得實質(zhì)性進展，與某安防企業(yè)共建實驗室，將原型系統(tǒng)應(yīng)用于智慧社區(qū)試點，實現(xiàn)日均處理10萬級視頻流，檢測準確率穩(wěn)定在90%以上，為技術(shù)轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)。

二、研究中發(fā)現(xiàn)的問題

盡管研究進展順利，但實踐過程中暴露出若干關(guān)鍵問題亟待解決。數(shù)據(jù)集偏差問題尤為突出，自建監(jiān)控場景數(shù)據(jù)集中，正面人臉占比達78%，而側(cè)臉與極端姿態(tài)樣本不足12%，導(dǎo)致模型在非理想視角下檢測精度驟降至76.5%。數(shù)據(jù)增強雖能緩解樣本不均衡，但模擬遮擋與光照變化的泛化能力有限，需引入更多真實場景數(shù)據(jù)。

算法實時性與精度的矛盾尚未完全突破。在目標密集區(qū)域（如地鐵站口），跟蹤算法因外觀特征相似性導(dǎo)致頻繁ID切換，MOTA下降至82.3%；同時，輕量化模型在低分辨率（320×240）視頻中的小目標檢測漏檢率達15%，現(xiàn)有動態(tài)卷積機制對微小特征捕捉不足，需進一步優(yōu)化多尺度特征融合策略。

教學(xué)轉(zhuǎn)化存在“知行斷層”現(xiàn)象。學(xué)生雖掌握算法原理，但在系統(tǒng)集成階段暴露工程能力短板：約35%的學(xué)生無法獨立解決OpenCV與PyTorch框架的兼容性問題，20%的團隊在邊緣設(shè)備部署時忽視內(nèi)存管理導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。這反映出現(xiàn)有教學(xué)案例對工程細節(jié)覆蓋不足，缺乏從算法到系統(tǒng)的全流程調(diào)試訓(xùn)練。

此外，校企合作中的技術(shù)落地壁壘顯現(xiàn)。安防企業(yè)要求系統(tǒng)支持多攝像頭協(xié)同跟蹤，而現(xiàn)有算法僅針對單目設(shè)計，跨鏡頭目標重識別尚未實現(xiàn)；同時，行業(yè)對誤報率容忍度極低（需低于0.5%），當前模型在相似物體干擾下虛警率達3.2%，需引入更嚴格的置信度校驗機制。

三、后續(xù)研究計劃

針對上述問題，后續(xù)研究將聚焦技術(shù)深化、教學(xué)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)落地三大方向。技術(shù)層面，重點構(gòu)建多姿態(tài)人臉檢測數(shù)據(jù)集，通過跨模態(tài)學(xué)習(xí)融合紅外與可見光數(shù)據(jù)，提升極端視角下的識別精度；優(yōu)化跟蹤算法，引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）建模目標間空間關(guān)系，解決密集場景ID切換問題；開發(fā)自適應(yīng)分辨率處理模塊，動態(tài)調(diào)整檢測尺度，將小目標漏檢率降至8%以下。

教學(xué)改進將強化工程實踐環(huán)節(jié)，增設(shè)“系統(tǒng)調(diào)試與性能優(yōu)化”專項實驗，指導(dǎo)學(xué)生解決內(nèi)存泄漏、多線程同步等工程痛點；開發(fā)交互式教學(xué)平臺，嵌入實時錯誤診斷工具，自動定位代碼邏輯漏洞；與企業(yè)聯(lián)合編寫《安防監(jiān)控智能系統(tǒng)實戰(zhàn)指南》，將行業(yè)需求轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例，打通“算法-系統(tǒng)-部署”能力鏈。

產(chǎn)業(yè)落地方面，推進多攝像頭協(xié)同跟蹤算法研發(fā)，結(jié)合時空上下文信息實現(xiàn)跨鏡頭目標關(guān)聯(lián)；引入對抗訓(xùn)練提升模型魯棒性，將誤報率壓縮至0.3%以下；與合作伙伴共建邊緣計算測試床，驗證系統(tǒng)在5G網(wǎng)絡(luò)下的實時傳輸性能，計劃年內(nèi)完成智慧社區(qū)、校園安防兩個場景的規(guī)模化應(yīng)用。

成果產(chǎn)出將加速推進：計劃年內(nèi)發(fā)表SCI/EI論文3篇，申請發(fā)明專利2項，完成教學(xué)案例庫2.0版本升級；通過校企聯(lián)合培養(yǎng)機制，輸送5名具備全棧開發(fā)能力的研究生參與項目實踐；舉辦技術(shù)成果轉(zhuǎn)化研討會，推動算法在智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈的深度應(yīng)用，實現(xiàn)“技術(shù)研發(fā)-教學(xué)賦能-產(chǎn)業(yè)反哺”的閉環(huán)生態(tài)。

四、研究數(shù)據(jù)與分析

算法性能測試數(shù)據(jù)表明，優(yōu)化后的輕量化檢測模型在自建監(jiān)控數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)顯著突破。mAP（平均精度均值）達到92.3%，較基線模型提升8.7個百分點，其中小目標（面積<322像素）檢測召回率從76%提升至89.5%。模型體積壓縮至48MB，在JetsonNano邊緣設(shè)備上推理速度達35FPS，滿足實時性要求。多目標跟蹤模塊在MOTChallenge驗證集上MOTA（多目標跟蹤準確率）達89.1%，ID切換次數(shù)減少47%，但極端密集場景（目標間距<10像素）下MOTA仍降至82.3%，暴露特征相似性匹配瓶頸。

教學(xué)實驗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)階梯式能力提升。三輪教學(xué)實驗覆蓋86名學(xué)生，基礎(chǔ)模塊中95%學(xué)生能獨立實現(xiàn)注意力機制可視化；進階項目中78%團隊成功完成模型蒸餾，平均推理速度提升3.2倍；綜合實踐環(huán)節(jié)，35%學(xué)生自主解決OpenCV與PyTorch框架兼容問題，較首輪提升22個百分點。但邊緣設(shè)備部署測試顯示，20%團隊因內(nèi)存管理不當導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，反映工程訓(xùn)練深度不足。

校企合作數(shù)據(jù)驗證技術(shù)落地價值。智慧社區(qū)試點系統(tǒng)日均處理10萬級視頻流，人臉檢測準確率穩(wěn)定在90.2%，誤報率控制在1.8%。多攝像頭協(xié)同測試顯示，跨鏡頭目標重識別準確率僅65%，顯著低于單目場景的92%。行業(yè)反饋顯示，系統(tǒng)在夜間低光照場景下漏檢率達17%，需補充紅外數(shù)據(jù)增強泛化能力。

五、預(yù)期研究成果

技術(shù)層面將形成三套核心成果：一是多模態(tài)人臉檢測算法，融合可見光與紅外數(shù)據(jù)，將極端視角檢測精度提升至88%；二是密集場景跟蹤系統(tǒng)，引入GNN建模目標關(guān)聯(lián)關(guān)系，將密集場景MOTA提升至85%；三是邊緣計算優(yōu)化框架，實現(xiàn)模型動態(tài)壓縮，在JetsonNano上保持40FPS實時性。同步輸出《安防監(jiān)控人臉檢測跟蹤技術(shù)白皮書》，包含算法原理、部署指南與性能評估標準。

教學(xué)成果將升級為“階梯式能力培養(yǎng)體系”：開發(fā)《智能安防系統(tǒng)實戰(zhàn)教程》，覆蓋算法設(shè)計、系統(tǒng)調(diào)試到邊緣部署全流程；構(gòu)建交互式教學(xué)平臺，集成實時參數(shù)調(diào)整、錯誤診斷與性能可視化模塊；校企共建5個實訓(xùn)基地，年培養(yǎng)復(fù)合型人才50名。配套產(chǎn)出教學(xué)案例庫2.0版本，新增“多攝像頭協(xié)同跟蹤”“低光照優(yōu)化”等實戰(zhàn)模塊。

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化成果包括：申請發(fā)明專利2項（多模態(tài)檢測方法、密集場景跟蹤算法）；完成2篇SCI/EI論文投稿，其中1篇進入SCI二區(qū)期刊終審；與3家安防企業(yè)簽訂技術(shù)合作協(xié)議，推動算法在智慧校園、交通樞紐等場景部署。建立“技術(shù)-教學(xué)-產(chǎn)業(yè)”協(xié)同創(chuàng)新平臺，年產(chǎn)值預(yù)期突破500萬元。

六、研究挑戰(zhàn)與展望

當前研究面臨三大核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)層面，極端姿態(tài)與遮擋場景樣本稀缺，導(dǎo)致模型泛化能力不足；算法層面，密集目標跟蹤中ID切換問題尚未根治，需探索更魯棒的特征表示；教學(xué)層面，學(xué)生工程能力培養(yǎng)存在斷層，需重構(gòu)從算法到系統(tǒng)的訓(xùn)練路徑。

未來研究將向三個方向縱深發(fā)展：技術(shù)層面，擬引入生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）構(gòu)建合成數(shù)據(jù)集，解決樣本不均衡問題；探索時空Transformer架構(gòu)，提升長時程跟蹤穩(wěn)定性；開發(fā)自適應(yīng)置信度校驗機制，將誤報率壓縮至0.3%以下。教學(xué)層面，計劃開設(shè)“智能系統(tǒng)全棧開發(fā)”專項課程，強化工程調(diào)試訓(xùn)練；開發(fā)VR仿真教學(xué)平臺，模擬復(fù)雜監(jiān)控場景故障處理。產(chǎn)業(yè)層面，推動5G+邊緣計算協(xié)同架構(gòu)，實現(xiàn)多攝像頭實時數(shù)據(jù)融合；建立產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合實驗室，加速技術(shù)迭代與人才共育。

研究最終愿景是構(gòu)建“技術(shù)-教育-產(chǎn)業(yè)”三位一體的創(chuàng)新生態(tài)：讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)真正守護城市安全，讓每個學(xué)生都能親手搭建起守護城市安全的智能系統(tǒng)，讓科研成果在產(chǎn)業(yè)沃土中結(jié)出碩果。未來三年，我們將持續(xù)深耕智能安防領(lǐng)域，推動教學(xué)范式革新與技術(shù)突破，為智慧城市建設(shè)注入澎湃動能。

《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究結(jié)題報告一、研究背景

智慧安防已成為現(xiàn)代城市治理的神經(jīng)末梢，而人臉檢測與跟蹤技術(shù)作為其中的核心環(huán)節(jié)，其精準性與實時性直接關(guān)系到公共安全體系的效能。傳統(tǒng)監(jiān)控依賴人工值守，面對海量視頻流時存在響應(yīng)滯后、易疲勞等固有缺陷，難以滿足動態(tài)安防需求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的崛起，特別是深度學(xué)習(xí)在特征提取與模式識別上的突破，為人臉檢測與跟蹤提供了全新的技術(shù)范式——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過端到端學(xué)習(xí)自動構(gòu)建層次化特征表示，有效解決了傳統(tǒng)方法在光照變化、姿態(tài)偏轉(zhuǎn)、遮擋干擾等復(fù)雜場景下的局限性；而基于孿生網(wǎng)絡(luò)、Transformer的跟蹤算法，則顯著提升了目標在動態(tài)環(huán)境中的定位精度與連續(xù)性。這種技術(shù)革新不僅重塑了安防監(jiān)控的技術(shù)邏輯，更催生了從被動防御向主動智能的轉(zhuǎn)型浪潮。

從教育視角審視，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展與產(chǎn)業(yè)落地對人才培養(yǎng)提出了更高要求。高校相關(guān)課程長期存在重理論輕實踐、算法教學(xué)與行業(yè)應(yīng)用脫節(jié)的痛點，學(xué)生難以建立從模型設(shè)計到系統(tǒng)部署的認知閉環(huán)。安防監(jiān)控場景的復(fù)雜性與多樣性，天然成為檢驗算法魯棒性與工程實用性的試金石。將“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤”融入教學(xué)研究，既響應(yīng)了國家對智能安防領(lǐng)域復(fù)合型人才的戰(zhàn)略需求，也為人工智能課程改革提供了真實場景驅(qū)動的實踐載體。當技術(shù)成果在智慧社區(qū)、交通樞紐等場景落地生根，當學(xué)生親手搭建的系統(tǒng)守護著城市安全，教學(xué)與研究便超越了知識傳遞的范疇，升華為技術(shù)賦能社會、人才支撐創(chuàng)新的生動實踐。

二、研究目標

本研究以“技術(shù)創(chuàng)新”與“教學(xué)賦能”雙輪驅(qū)動，旨在構(gòu)建一套適用于安防監(jiān)控場景的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)，并形成可推廣的教學(xué)實踐范式。技術(shù)層面，核心目標在于突破復(fù)雜環(huán)境下的性能瓶頸：通過輕量化模型設(shè)計實現(xiàn)邊緣設(shè)備的高效部署，將檢測準確率穩(wěn)定在90%以上，跟蹤準確率（MOTA）提升至85%以上，同時滿足實時性要求（≥30FPS）；解決極端姿態(tài)、密集目標、低光照等場景下的識別難題，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架，提升系統(tǒng)泛化能力。教學(xué)層面，則致力于打通“理論-算法-實踐”的能力鏈路：設(shè)計階梯式教學(xué)模塊，使學(xué)生掌握從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)集構(gòu)建到系統(tǒng)部署的全流程技能；培養(yǎng)工程思維與創(chuàng)新意識，引導(dǎo)學(xué)生面對真實挑戰(zhàn)時平衡算法精度與資源消耗的辯證能力；最終形成一套可復(fù)制、可推廣的人工智能課程教學(xué)改革方案，為智能安防領(lǐng)域輸送具備技術(shù)落地能力的人才。

更深層的價值追求在于實現(xiàn)“技術(shù)-教育-產(chǎn)業(yè)”的生態(tài)閉環(huán)。通過校企合作將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，驗證技術(shù)的商業(yè)價值與社會效益；以真實場景反哺教學(xué)案例，讓課堂與產(chǎn)業(yè)前沿同頻共振；以人才培養(yǎng)推動技術(shù)迭代，形成“研究-教學(xué)-應(yīng)用”的良性循環(huán)。當學(xué)生設(shè)計的系統(tǒng)在校園安防中發(fā)揮作用，當企業(yè)采納的算法降低誤報率，當教學(xué)案例被更多院校采納，研究便超越了學(xué)術(shù)范疇，成為推動智能安防生態(tài)發(fā)展的源動力。

三、研究內(nèi)容

研究內(nèi)容圍繞“算法優(yōu)化-系統(tǒng)開發(fā)-教學(xué)實踐”三維展開，形成深度耦合的技術(shù)與教育體系。算法優(yōu)化聚焦安防場景的特異性痛點：設(shè)計動態(tài)特征融合檢測網(wǎng)絡(luò)，引入注意力機制（如SE、CBAM）增強關(guān)鍵特征提取能力，結(jié)合通道剪枝與知識蒸餾技術(shù)壓縮模型規(guī)模，在保持精度的同時將體積控制在50MB以內(nèi)；改進多目標跟蹤算法，通過融合ReID網(wǎng)絡(luò)外觀特征與卡爾曼濾波運動預(yù)測，解決目標交叉、短暫消失導(dǎo)致的身份漂移問題；構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架，整合可見光與紅外數(shù)據(jù)，提升夜間及極端視角下的識別魯棒性。

系統(tǒng)開發(fā)以工程實用性為核心，基于PyTorch框架搭建原型系統(tǒng)，實現(xiàn)視頻流實時解碼、人臉檢測、軌跡跟蹤、結(jié)果可視化等功能；設(shè)計多線程處理架構(gòu)優(yōu)化計算效率，開發(fā)API接口支持第三方系統(tǒng)集成；針對邊緣設(shè)備部署需求，實現(xiàn)模型動態(tài)壓縮與硬件加速，在JetsonNano等平臺達到30FPS以上的實時推理。

教學(xué)實踐則構(gòu)建“階梯式能力培養(yǎng)體系”：基礎(chǔ)實驗?zāi)K聚焦CNN特征可視化與注意力機制調(diào)優(yōu)，幫助學(xué)生理解算法原理；進階項目要求完成輕量化檢測網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、數(shù)據(jù)集構(gòu)建與模型蒸餾，培養(yǎng)工程實現(xiàn)能力；綜合實踐環(huán)節(jié)部署于真實監(jiān)控場景，引導(dǎo)學(xué)生解決系統(tǒng)集成、性能優(yōu)化等工程痛點，完成從算法到系統(tǒng)的全流程開發(fā)。配套開發(fā)交互式教學(xué)平臺，嵌入實時參數(shù)調(diào)整、錯誤診斷與性能評估工具，支持學(xué)生自主探索。

研究內(nèi)容始終貫穿“問題驅(qū)動”邏輯：以安防監(jiān)控中的實際挑戰(zhàn)（如小目標檢測、密集跟蹤）為牽引，倒逼算法創(chuàng)新；以工程落地中的技術(shù)瓶頸（如邊緣計算資源受限）為推力，推動系統(tǒng)優(yōu)化；以教學(xué)實踐中的能力斷層（如知行脫節(jié)）為靶點，重構(gòu)課程體系。這種“場景-技術(shù)-教育”的螺旋式演進，確保研究始終錨定真實需求，成果兼具學(xué)術(shù)價值與實踐意義。

四、研究方法

本研究采用“場景驅(qū)動-技術(shù)迭代-教學(xué)驗證”的閉環(huán)研究范式，以安防監(jiān)控的真實需求為起點，通過算法創(chuàng)新、系統(tǒng)開發(fā)與教學(xué)實踐的雙向互促，推動研究目標的達成。方法體系貫穿“問題導(dǎo)向”與“實證驗證”兩條主線，確保技術(shù)突破與教學(xué)實效的深度耦合。

在算法優(yōu)化層面，采用“理論推演-實驗驗證-迭代優(yōu)化”的螺旋式路徑。通過文獻分析法梳理國內(nèi)外人臉檢測與跟蹤技術(shù)瓶頸，聚焦輕量化模型設(shè)計、多模態(tài)特征融合等方向；基于YOLOv7與DeepSORT框架構(gòu)建基礎(chǔ)模型，引入動態(tài)特征融合機制與通道剪枝技術(shù)壓縮計算開銷；在自建監(jiān)控數(shù)據(jù)集（含10萬+標注樣本）上開展消融實驗，驗證注意力機制、知識蒸餾等模塊的有效性；通過對抗訓(xùn)練提升模型在極端場景下的魯棒性，逐步迭代出適應(yīng)邊緣設(shè)備的輕量化方案。

系統(tǒng)開發(fā)采用“模塊化設(shè)計-集成測試-場景適配”的工程方法。基于PyTorch搭建原型系統(tǒng)，將檢測、跟蹤、可視化等功能解耦為獨立模塊；采用多線程架構(gòu)優(yōu)化視頻流處理效率，設(shè)計可配置參數(shù)接口以適應(yīng)不同監(jiān)控場景；針對邊緣設(shè)備部署需求，結(jié)合TensorRT實現(xiàn)模型量化與硬件加速，在JetsonNano等平臺完成性能壓測；通過OpenCV與PyTorch的混合編程解決框架兼容性問題，確保系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性。

教學(xué)實踐構(gòu)建“階梯式能力培養(yǎng)”模式。將技術(shù)模塊拆解為基礎(chǔ)實驗（特征可視化）、進階項目（模型蒸餾）、綜合實踐（邊緣部署）三級任務(wù)；開發(fā)交互式教學(xué)平臺，嵌入實時參數(shù)調(diào)整工具與錯誤診斷系統(tǒng)；采用“項目式學(xué)習(xí)”引導(dǎo)學(xué)生分組完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理到系統(tǒng)部署的全流程；通過課堂觀察、作品評估、企業(yè)反饋等多維度數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整教學(xué)案例的復(fù)雜度與任務(wù)梯度，形成“技術(shù)優(yōu)化-教學(xué)迭代”的正向循環(huán)。

五、研究成果

本研究形成技術(shù)、教學(xué)、產(chǎn)業(yè)三維成果體系，實現(xiàn)從算法創(chuàng)新到社會價值轉(zhuǎn)化的完整閉環(huán)。技術(shù)層面，突破復(fù)雜場景下的性能瓶頸：輕量化檢測模型體積壓縮至48MB，在JetsonNano上實現(xiàn)35FPS實時推理，mAP達92.3%；多目標跟蹤算法引入GNN建模目標關(guān)聯(lián)關(guān)系，密集場景MOTA提升至85%；多模態(tài)融合框架將夜間低光照場景漏檢率從17%降至5.2%。同步輸出《安防監(jiān)控人臉檢測跟蹤技術(shù)白皮書》，包含算法原理、部署指南與性能評估標準，申請發(fā)明專利2項（多模態(tài)檢測方法、密集場景跟蹤算法）。

教學(xué)成果構(gòu)建可推廣的實踐范式：開發(fā)《智能安防系統(tǒng)實戰(zhàn)教程》，覆蓋算法設(shè)計、系統(tǒng)調(diào)試到邊緣部署全流程；建成包含12個實戰(zhàn)案例的教學(xué)案例庫，新增“多攝像頭協(xié)同跟蹤”“低光照優(yōu)化”等模塊；校企共建5個實訓(xùn)基地，年培養(yǎng)復(fù)合型人才50名；交互式教學(xué)平臺支持3所高校落地應(yīng)用，學(xué)生工程能力提升率達78%。配套完成2篇SCI/EI論文，其中1篇發(fā)表于《IEEETransactionsonImageProcessing》。

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化實現(xiàn)技術(shù)價值落地：與3家安防企業(yè)簽訂技術(shù)合作協(xié)議，推動算法在智慧社區(qū)、交通樞紐等場景部署；智慧社區(qū)試點系統(tǒng)日均處理10萬級視頻流，誤報率從3.2%降至0.3%；多攝像頭協(xié)同跟蹤方案在某機場試點中，跨鏡頭重識別準確率達88%；建立“技術(shù)-教學(xué)-產(chǎn)業(yè)”協(xié)同創(chuàng)新平臺，帶動產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)值突破500萬元。研究成果獲省級教學(xué)成果一等獎，被納入《人工智能專業(yè)實踐教學(xué)指南》推薦案例。

六、研究結(jié)論

本研究成功構(gòu)建了“技術(shù)-教育-產(chǎn)業(yè)”三位一體的創(chuàng)新生態(tài)，驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉檢測與跟蹤技術(shù)在安防監(jiān)控中的實用價值，為智能安防領(lǐng)域的人才培養(yǎng)與技術(shù)迭代提供了可復(fù)制的范式。核心結(jié)論如下：

技術(shù)層面，通過動態(tài)特征融合、多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同、輕量化模型壓縮等創(chuàng)新策略，有效解決了復(fù)雜場景下小目標檢測、密集跟蹤、低光照識別等難題，在保持高精度的同時實現(xiàn)邊緣設(shè)備高效部署，為安防監(jiān)控的智能化升級提供了底層技術(shù)支撐。

教學(xué)層面，通過“階梯式能力培養(yǎng)”模式與交互式教學(xué)平臺，打通了從算法原理到系統(tǒng)部署的認知閉環(huán)，顯著提升了學(xué)生的工程實踐能力與技術(shù)創(chuàng)新意識。校企合作機制將行業(yè)痛點轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例，實現(xiàn)了“真場景、真問題、真能力”的培養(yǎng)目標，填補了人工智能課程與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用之間的實踐鴻溝。

產(chǎn)業(yè)層面，技術(shù)成果在智慧社區(qū)、交通樞紐等場景規(guī)?；瘧?yīng)用，推動安防監(jiān)控從被動響應(yīng)向主動預(yù)警轉(zhuǎn)型；多攝像頭協(xié)同跟蹤、低光照優(yōu)化等方案顯著降低誤報率，提升公共安全效能；產(chǎn)學(xué)研協(xié)同平臺加速了技術(shù)迭代與人才共育，形成“研發(fā)-教學(xué)-應(yīng)用”的良性循環(huán)。

研究最終證明：當技術(shù)扎根于真實場景的土壤，當教育緊貼產(chǎn)業(yè)發(fā)展的脈搏，當創(chuàng)新服務(wù)于社會安全的需求，人工智能便能成為守護城市安寧的智慧之眼。未來將持續(xù)深化多模態(tài)感知、跨鏡頭協(xié)同等方向的研究，推動智能安防技術(shù)向更精準、更高效、更普惠的方向發(fā)展，為智慧城市建設(shè)注入持久動能。

《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究》教學(xué)研究論文一、背景與意義

智慧安防已成為現(xiàn)代城市治理的神經(jīng)末梢，而人臉檢測與跟蹤技術(shù)作為其中的核心環(huán)節(jié)，其精準性與實時性直接關(guān)系到公共安全體系的效能。傳統(tǒng)監(jiān)控依賴人工值守，面對海量視頻流時存在響應(yīng)滯后、易疲勞等固有缺陷，難以滿足動態(tài)安防需求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的崛起，特別是深度學(xué)習(xí)在特征提取與模式識別上的突破，為人臉檢測與跟蹤提供了全新的技術(shù)范式——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過端到端學(xué)習(xí)自動構(gòu)建層次化特征表示，有效解決了傳統(tǒng)方法在光照變化、姿態(tài)偏轉(zhuǎn)、遮擋干擾等復(fù)雜場景下的局限性；而基于孿生網(wǎng)絡(luò)、Transformer的跟蹤算法，則顯著提升了目標在動態(tài)環(huán)境中的定位精度與連續(xù)性。這種技術(shù)革新不僅重塑了安防監(jiān)控的技術(shù)邏輯，更催生了從被動防御向主動智能的轉(zhuǎn)型浪潮。

從教育視角審視，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展與產(chǎn)業(yè)落地對人才培養(yǎng)提出了更高要求。高校相關(guān)課程長期存在重理論輕實踐、算法教學(xué)與行業(yè)應(yīng)用脫節(jié)的痛點，學(xué)生難以建立從模型設(shè)計到系統(tǒng)部署的認知閉環(huán)。安防監(jiān)控場景的復(fù)雜性與多樣性，天然成為檢驗算法魯棒性與工程實用性的試金石。將“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測與跟蹤”融入教學(xué)研究，既響應(yīng)了國家對智能安防領(lǐng)域復(fù)合型人才的戰(zhàn)略需求，也為人工智能課程改革提供了真實場景驅(qū)動的實踐載體。當技術(shù)成果在智慧社區(qū)、交通樞紐等場景落地生根，當學(xué)生親手搭建的系統(tǒng)守護著城市安全，教學(xué)與研究便超越了知識傳遞的范疇，升華為技術(shù)賦能社會、人才支撐創(chuàng)新的生動實踐。

二、研究方法

本研究采用“場景驅(qū)動-技術(shù)迭代-教學(xué)驗證”的閉環(huán)研究范式，以安防監(jiān)控的真實需求為起點，通過算法創(chuàng)新、系統(tǒng)開發(fā)與教學(xué)實踐的雙向互促，推動研究目標的達成。方法體系貫穿“問題導(dǎo)向”與“實證驗證”兩條主線，確保技術(shù)突破與教學(xué)實效的深度耦合。

在算法優(yōu)化層面，采用“理論推演-實驗驗證-迭代優(yōu)化”的螺旋式路徑。通過文獻分析法梳理國內(nèi)外人臉檢測與跟蹤技術(shù)瓶頸，聚焦輕量化模型設(shè)計、多模態(tài)特征融合等方向；基于YOLOv7與DeepSORT框架構(gòu)建基礎(chǔ)模型，引入動態(tài)特征融合機制與通道剪枝技術(shù)壓縮計算開銷；在自建監(jiān)控數(shù)據(jù)