围绕现有系统，参与以下研发工作： 视觉感知算法研发与优化 参与目标检测、关键点检测、姿态估计等算法的训练、评估与优化，分析遮挡、小目标、低照度及类别混淆等场景中的识别问题，提升模型的准确性与稳定性。 端侧模型部署与性能分析 参与视觉模型在 瑞芯微RV1126B 等嵌入式 Linux 平台上的转换、量化与推理部署，维护相关 C++ 推理及前后处理代码，开展精度一致性、推理延迟、内存占用和设备资源消耗的对比测试。 视频行为识别与时序分析 结合连续画面、声音分析结果及历史上下文，参与进食、饮水、休息、走动等行为识别，优化事件起止时间、持续状态和跨窗口一致性。 本地开源多模态模型应用与推理优化 在本地 GPU 环境中，参与开源视觉语言模型的视频理解应用，优化视频输入、提示词、上下文组织、结构化输出及调用调度，兼顾识别效果、响应延迟和计算资源消耗。 数据建设与算法评测 参与数据整理、标注规范制定、失败样本分析及评测脚本开发，合理划分训练、验证和测试数据。同时评估误报、漏报与正确行为召回，保证实验结果可复现、可追溯。 算法工程化与协同开发 参与算法模块的代码维护、接口联调、回归测试和技术文档编写，协助完成候选方案验证、版本交付及问题排查。