
AR + 离线 AI 实战:YOLOv9+TensorFlow Lite 实现移动端垃圾分类识别
我们完整实现了 “AR + 离线 AI” 融合的垃圾分类识别应用,核心亮点在于 “离线可用、轻量化部署、高性价比”—— 模型体积压缩至 5MB 以下,推理延迟≤30ms,纯前端实现无需后端服务器,个人开发者可独立完成从模型训练到商业部署的全流程。这套方案的核心价值在于打破了 “AR 应用依赖云端 AI” 的固有认知,通过端侧 AI 技术让 AR 应用更具实用性和隐私安全性,同时大幅降低开发和部署成本。掌握这套技术后,你不仅能开发垃圾分类应用,还能快速迁移到多个 AR+AI 场景,形成差异化的商业竞争力。


