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硕士研究生吴欣欣在《工程技术发展》发表题为“基于视频流智能感知的边坡落石云-边-端协同监测方案”的研究论文（图1）。吴欣欣为第一作者，女优a片
为第一完成单位。
图1.文章女优a片截图
系统采用端侧工业摄像头采集视频流，边缘侧基于轻量化YOLOv26模型进行实时检测，云端负责数据汇聚与二次预警。重点阐述了双模抽帧处理策略、边缘端模型量化与算子融合加速、低带宽结构化数据传输等关键技术。通过昇腾CANN工具链完成INT8量化，实现2.52倍推理加速。采用自适应抽帧和四级事件过滤机制，端到端延迟<200ms，单次报警数据量<5KB，动态抽帧降低63%带宽需求。在湖北省某高速公路的示范应用中，系统连续稳定运行，检测准确率达96.3%，有效实现了落石事件的实时预警。系统基于Docker容器化部署，集成NPU+CPU异构计算架构，具备四级容错机制，为公路边坡安全监测提供了高可靠、易部署的技术方案。
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