本团队长期专注于机器视觉、智能优化与大模型应用的交叉研究与工程实践，致力于推动工业生产的智能化升级。从多目标识别到能耗优化，从跨模态决策到边缘端部署，始终坚持将前沿算法与真实工艺场景深度融合，助力企业实现更高效、更智能、更可靠的生产运营。相关项目经验涵盖：
1. 机器视觉与智能感知
① 多目标跟踪与识别（复杂场景、实时处理）
② 工业物体分类与缺陷检测（微米级精度、多类型识别）
③ 复杂生产环境监测与异常预警（主动干预、风险防控）
2. 数据驱动的智能优化
① 工艺参数建模与生产过程优化（多目标协同、实时调控）
② 能源消耗智能分析与节能调控（降本增效、绿色制造）
③ 多维时序数据的异常检测与预测（小样本学习、提前预警）
3. 智能终端与边缘计算
① 多传感器信息融合与实时决策（毫秒级响应、边缘部署）
② 基于可穿戴传感器的动作识别与行为建模（精细识别、流程监管）
③ IoT智能监控系统与边缘端模型部署（轻量化、低延迟）
4. 自然语言处理与大语言模型
① 工业语义信息提取与知识图谱构建（多源整合、知识推理）
② 面向私有语料的智能问答系统（企业知识库、精准检索）
③ 大语言模型的微调训练与定制化部署（领域适配、私有化方案）
5. 视觉基础模型与跨模态智能
① 图像/视频驱动的多模态大模型问答（视觉理解、语义匹配）
② 少样本与零样本目标检测与识别（快速适配、强泛化能力）
③ 多模态信息融合与工业智能决策支持（图像-文本-传感器联合分析）
团队成员均为高校教师（博士学位），欢迎咨询项目协助开发。
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1. 机器视觉与智能感知
① 多目标跟踪与识别（复杂场景、实时处理）
② 工业物体分类与缺陷检测（微米级精度、多类型识别）
③ 复杂生产环境监测与异常预警（主动干预、风险防控）
2. 数据驱动的智能优化
① 工艺参数建模与生产过程优化（多目标协同、实时调控）
② 能源消耗智能分析与节能调控（降本增效、绿色制造）
③ 多维时序数据的异常检测与预测（小样本学习、提前预警）
3. 智能终端与边缘计算
① 多传感器信息融合与实时决策（毫秒级响应、边缘部署）
② 基于可穿戴传感器的动作识别与行为建模（精细识别、流程监管）
③ IoT智能监控系统与边缘端模型部署（轻量化、低延迟）
4. 自然语言处理与大语言模型
① 工业语义信息提取与知识图谱构建（多源整合、知识推理）
② 面向私有语料的智能问答系统（企业知识库、精准检索）
③ 大语言模型的微调训练与定制化部署（领域适配、私有化方案）
5. 视觉基础模型与跨模态智能
① 图像/视频驱动的多模态大模型问答（视觉理解、语义匹配）
② 少样本与零样本目标检测与识别（快速适配、强泛化能力）
③ 多模态信息融合与工业智能决策支持（图像-文本-传感器联合分析）
团队成员均为高校教师（博士学位），欢迎咨询项目协助开发。
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