YOLOFuse與順豐快遞柜：包裹異常停留預警 在城市物流網(wǎng)絡日益密集的今天，一個看似不起眼的問題正悄然影響著千萬用戶的收件體驗——包裹放進快遞柜后遲遲未被取走，甚至“神秘失蹤”。尤其是在地下車庫、夜間街角這些光線昏暗或環(huán)境復雜的場景中…

YOLOFuse與小鵬汽車合作設想：NGP夜視增強 在智能駕駛的演進過程中，夜間行車安全始終是懸而未決的難題。即使是最先進的自動導航輔助駕駛（NGP）系統(tǒng)，在漆黑無光、濃霧彌漫或雨雪交加的環(huán)境中，依然可能“失明”…

YOLOFuse：多模態(tài)目標檢測的工程化實踐 在智能監(jiān)控系統(tǒng)部署現(xiàn)場，工程師常常面臨一個尷尬的問題：白天運行穩(wěn)定的檢測模型，到了夜間或濃霧天氣就頻頻漏檢。傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標檢測器在低光照、煙霧等復雜環(huán)境下性能急劇下降&…

在cloudflare中配置不同的環(huán)境變量和環(huán)境是開發(fā)中肯定會遇到的，比如密鑰不能明文存儲，比如開發(fā)環(huán)境和測試環(huán)境隔離，這里的配置和在vite中配置環(huán)境變量還是不一樣的，所以這里記錄一下。官方文檔：https://developers.clo…

YOLOFuse：基于YOLO的雙流多模態(tài)目標檢測系統(tǒng)解析 在安防監(jiān)控、自動駕駛和工業(yè)質檢等現(xiàn)實場景中，單一可見光圖像常因低光照、煙霧遮擋或偽裝目標而失效。一個夜間行人可能在RGB攝像頭中幾乎“隱形”，但在紅外熱成像下卻輪廓清晰——這正是多?！?

1. 基本概念 1.1 AOP（面向切面編程）目的：將橫切關注點（Cross-Cutting Concern，如日志、事務、安全、性能監(jiān)控等）從業(yè)務邏輯中分離。核心概念：切面（Aspect）：橫切關注點模塊，通常使用類 + 注解實現(xiàn)。 切點（P…

YOLOFuse 是否涉及 C# 開發(fā)？技術棧全解析 在多模態(tài)感知技術快速演進的今天，如何高效融合可見光與紅外圖像信息，成為提升復雜環(huán)境目標檢測能力的核心挑戰(zhàn)。尤其是在夜間安防、消防搜救和無人系統(tǒng)等關鍵場景中，單一模態(tài)模型常常因光…

YOLOFuse能否導出ONNX模型？支持通用格式轉換 在智能安防、自動駕駛和工業(yè)檢測等現(xiàn)實場景中，單一視覺模態(tài)的局限性日益凸顯。尤其是在夜間、煙霧或低光照環(huán)境下，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標檢測模型往往因細節(jié)丟失而性能驟降。此時，紅外…