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该表格从实际落地需求出发，覆盖核心决策维度，可直接用于场景匹配与方案初选。
适用场景分类 | 推荐算法模型 | 核心硬件需求 | 部署成本等级 | 核心优势 | 注意事项 |
高实时性场景（如生产线、建筑工地、物流分拣） | YOLOv8（中小型模型）YOLOv7-Tiny | 边缘端：NVIDIA Jetson Nano/TX2或工业相机 + 普通 CPU（帧率≤15fps） | 低 - 中 | 1. 单帧检测速度≤20ms，支持 25-30fps 实时监控2. 对硬件要求低，可本地化部署减少延迟 | 1. 小目标（如小巧工帽）检测精度略低，需针对性标注样本2. 复杂背景（如多色设备）下需优化锚框 |
高精度合规场景（如实验室、化工车间、医疗洁净区） | Faster R-CNN（ResNet50 backbone）YOLOv8-Large | 服务器端：NVIDIA Tesla T4/RTX 3090或边缘端：NVIDIA Jetson AGX Orin | 中 - 高 | 1. 工装识别精度≥95%，可区分细微穿戴差异（如工衣拉链是否拉合）2. 抗遮挡能力强，支持部分遮挡工装识别 | 1. 单帧检测速度≥50ms，仅支持 10-15fps，不适合超高速场景2. 需更多标注样本（建议≥5000 张）训练模型 |
中小型通用场景（如小型工厂、仓库、办公楼安保） | SSD MobileNetV3YOLOv8-Nano | 边缘端：普通 PC（i5 及以上 CPU+8G 内存）或嵌入式设备（如 RK3588） | 低 | 1. 速度与精度平衡，支持 15-20fps 检测2. 模型体积小（≤100MB），部署与更新便捷 | 1. 强光 / 暗光环境下需搭配补光设备2. 不同款式工装（如车间 / 行政工衣）需单独标注类别 |
表格使用建议
优先按 “场景分类” 锁定 2-3 个候选模型，再根据 “硬件预算” 和 “精度要求” 进一步筛选。
若场景存在 “多款式工装”（如不同岗位工衣颜色不同），建议优先选择 YOLOv8 系列，其对多类别目标的适配性更强。
若需快速验证方案，可先用 YOLOv8-Nano 做最小原型测试，再根据测试结果升级模型或硬件。
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