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千问大模型: Qwen2.5-VL-32B-Instruct - 完成目标特征分析 Meta预训练模型: SAM3 - 实现视频动态掩码标注 自动报告生成: 推理报告自动生成功能 ToG(公共安全): 海量监控视频快速检索 ToC(家庭安全): 支持私有化部署方案 获相关部门领导认可,正在推进实际应用落地 团队荣获模法黑客松 S1 最佳人气奖 实现高并发视频处理能力 核心架构设计(Node.js + Express + React) SAM3 AI 模型集成与视频分割算法实现 异步视频处理流程与图像分析逻辑 RESTful API 设计与前端交互界面开发
智能监控目标追踪系统(人贩终结者)
2025年12月
模法黑客松 S1 最佳人气奖
基于大模型与视频帧级检索技术,构建智能监控视频目标追踪系统。支持上传目标样本图片与提示词,实现批量视频自动检索与定位,替代传统人工逐帧排查模式。

核心技术
应用场景
项目成果
职责
负责 FrameDetective 视频分析系统的全栈开发,包括:
技术栈
Node.jsExpressSAM3ReactSharpQwen2.5-VL