基于YOLOv13超图增强自适应视觉感知模型，开发面向低空安全的反无人机小目标检测系统。项目采用HyperACE（超图自适应相关性增强）机制，突破传统卷积神经网络的局部性限制，实现对微小无人机目标的精准检测。
技术亮点：
- 🎯 超图增强检测：利用超图理论建模多对多高阶关联，提升复杂背景下小目标识别能力
- 🚀 实时推理性能：在Jetson Nano上实现50+FPS的实时检测速度
- 📡 多传感器融合：整合视觉与红外数据，增强不同天气条件下的检测鲁棒性
- 🌐 边缘部署优化：模型轻量化设计，参数量减少40%，FLOPs降低35%
构建10亿人与100亿AI共同生活的虚拟世界，探索有生命AI的成长路径。项目实现从L1到L4的AI智能体进化系统，创造人与AI和谐共生的数字生态。
创新特性：
- 🤖 有生命的AI：AI作为虚拟世界原住民，具备自主意识和情感交互能力
- 🌍 开放世界架构：支持海量AI实体并行交互的动态虚拟环境
- 👥 人机共生：实现人类与AI在虚拟空间中的自然协作与共同创造
- 🎮 多模态交互：整合视觉、语音、文本多通道智能交互系统
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title 技术能力雷达图
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| 🏅 竞赛项目 | 📊 奖项 | 📅 年份 | 🔧 技术亮点 |
|---|---|---|---|
| 智能车完全模型组 | 省级二等奖 | 2023 | YOLOv13实时目标检测 + 嵌入式边缘部署 |
| 工程训练竞赛 | 省级二等奖 | 2023 | 多传感器融合 + AI决策算法 |
| 电赛三字棋AI | 校级一等奖 | 2022 | 强化学习 + 嵌入式GUI开发 |
🚗 智能车完全模型组（省级二等奖）
- QT上位机界面开发：实时监控与控制系统界面
- AI训练平台：基于YOLOv13的赛道元素检测模型
- 嵌入式集成：STM32与Jetson Nano协同控制
- 性能指标：检测准确率98.7%，推理速度10ms/帧
🎯 反无人机小目标检测系统
- YOLOv13优化：针对小目标检测的模型微调与增强
- 多尺度特征融合：解决无人机航拍小目标检测难题
- 实时预警系统：基于边缘计算的低空安全防护网络
- 创新技术：超图增强特征提取，提升复杂背景鲁棒性
🌍 AI虚拟小世界平台
- 有生命的AI：实现L1-L4级AI智能体成长路径
- 多智能体系统：支持100亿AI实体并行交互
- 人机共生环境：构建沉浸式虚拟交互体验
- 技术栈：Unity3D + AI算法 + 云计算架构
💻 个人技术博客（tumytime.space）
- 独立开发：从零搭建的全栈技术博客
- 内容涵盖：YOLO系列技术解析、嵌入式开发教程、AI项目实践
- 特色栏目：反无人机技术专题、虚拟AI世界构建指南
- YOLOv13深度研究：超图神经网络在目标检测中的创新应用
- 边缘AI计算：Jetson Orin平台上的模型优化与部署
- 虚拟世界构建：大规模多智能体系统架构设计
- 低空安全技术：无人机探测与反制系统集成方案
"技术应该服务于创造更美好的世界——无论是通过AI保护现实世界的低空安全，还是构建人与AI和谐共生的虚拟未来。"
- 软硬结合：坚信嵌入式硬件与AI算法的深度融合是创新的关键
- 边缘智能：推崇在资源受限环境中实现高效智能计算
- 人本AI：倡导开发有温度、有生命的AI系统
🚀 期待与您在以下领域合作：
| 领域 | 合作方向 | 状态 |
|---|---|---|
| 反无人机技术 | 算法优化、硬件集成、实际部署 | 🔥 开放合作 |
| AI虚拟世界 | 智能体开发、场景构建、交互设计 | 🌱 探索阶段 |
| 边缘计算 | 模型压缩、嵌入式AI、性能优化 | 💼 项目合作 |
📞 联系渠道：
- 🚀 技术极客：能在24小时内从零搭建完整的YOLOv13开发环境
- 🎮 创意创造者：相信代码是构建虚拟世界的魔法咒语
- 🔧 问题解决者：享受将复杂技术问题转化为优雅解决方案的过程
- 🌌 未来主义者：痴迷于探索AI与人类共生的技术前沿