大模型辅助下智能监控系统目标检测精度提升方法

武显高; 祁菊萍; 张宏艳

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.06.009

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (6) : 27 -29+44. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.06.009

大模型辅助下智能监控系统目标检测精度提升方法

武显高, 祁菊萍, 张宏艳

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摘要

针对智能监控系统中目标检测精度不足的问题，本文提出一种基于大模型的检测精度提升方法，通过数据增强技术、大规模数据集训练、参数调优策略及算法改进，系统性提升检测性能。实验结果表明，该方法在上下文中的常见对象(COCO)数据集上的平均精度均值(mAP)提升了12.3个百分点，召回率提升了8.7个百分点，有效解决了复杂场景下的小目标检测精度低、遮挡目标识别难度大等难题，为智能监控系统的实际应用提供了可靠的技术支撑。