基于移动端的AI深度学习目标智能检测算法开发

本项目立足于移动端人工智能轻量化落地应用背景，针对传统目标检测算法依赖电脑端设备、实时性差、部署不便的问题，旨在实现深度学习检测模型的手机端本地化部署与实时推理。项目目标是开发一款安卓智能检测小程序，将训练完成的80类通用YOLOv5s目标检测模型移植并集成至移动端设备。软件核心包含模型轻量化适配、相机实时视频采集、多类别目标检测识别、检测结果渲染展示与移动端设备适配运行模块。整体业务流程为：启动安卓小程序后调用手机摄像头，实时读取画面帧数据，通过本地集成的YOLOv5s模型完成推理计算，自动识别画面中的各类目标物体并输出类别与位置信息。本项目全程在华为安卓手机上完成程序安装、调试、测试与运行验证，实现了脱离电脑与云端的端侧实时智能检测功能。

本项目采用端侧离线AI检测架构，整体分为模型处理、移动端开发、设备适配与可视化检测三大模块。技术栈主要依托PyTorch完成YOLOv5s模型训练与优化，通过模型轻量化、格式转换实现移动端适配，结合Android SDK、AndroidX与Jetpack组件完成安卓小程序开发，依托华为移动端设备算力实现本地推理，无需云端网络支持。
本人独立负责项目全流程开发工作，自主完成80类YOLOv5s检测模型的筛选、优化与移植，完整开发安卓端检测小程序，成功实现模型本地部署、实时摄像检测、目标框选识别功能。最终完成华为手机多轮安装、调试与实测，实现80类常见目标离线实时检测，有效降低模型推理延迟，保证移动端检测的稳定性与实用性。
项目开发过程中主要遇到两大难点：一是大型深度学习模型移植安卓端后存在推理卡顿、算力不足、精度轻微下降的问题；二是模型与华为安卓系统存在适配兼容问题，程序易出现运行闪退、画面卡顿。针对以上问题，本人通过模型轻量化裁剪、参数精简优化推理速率，同时适配AndroidX最新兼容组件、调试设备权限与摄像头调用逻辑，最终解决适配与性能问题，顺利实现移动端稳定、流畅的AI目标检测效果。