Edge-Optimized Multimodal Learning for UAV Video Understanding via BLIP-2

📄 arXiv: 2601.08408v1 📥 PDF

作者: Yizhan Feng, Hichem Snoussi, Jing Teng, Jian Liu, Yuyang Wang, Abel Cherouat, Tian Wang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-01-13

备注: The Tenth International Conference on Data Mining and Big Data (DMBD'2025)

💡 一句话要点

提出基于BLIP-2的边缘优化多模态学习框架，用于提升无人机视频理解能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人机视频理解 多模态学习 边缘计算 BLIP-2 YOLO 关键帧采样 提示优化

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型计算量大，难以部署在算力受限的无人机边缘设备上，阻碍了无人机在复杂场景下的实时视觉理解。
  2. 提出一种基于BLIP-2的轻量级多模态平台，通过集成YOLO模型和优化提示策略，提升模型在无人机视频理解任务中的性能。
  3. 通过YOLO模型提供精确感知结果，并设计上下文感知关键帧采样机制，使轻量级BLIP-2架构能够有效处理视频级别的交互任务。

📝 摘要（中文）

本文针对无人机在复杂场景中实时视觉理解和交互的需求，以及大型视觉语言模型计算成本高和无人机边缘设备计算资源有限的矛盾，提出了一种基于BLIP-2的轻量级多模态任务平台。该平台集成了YOLO-World和YOLOv8-Seg模型，扩展了BLIP-2在无人机应用中的多任务能力，且无需在无人机数据上进行特定任务的微调。通过BLIP-2与YOLO模型的深度集成，利用YOLO的精确感知结果进行目标检测和实例分割，从而促进更深层次的视觉注意力理解和推理。设计了一种基于K-Means聚类的上下文感知关键帧采样机制，结合智能帧选择和时间特征连接，使轻量级BLIP-2架构能够有效地处理视频级别的交互任务。此外，还实现了一种用于多任务自适应的统一提示优化方案，将YOLO模型的结构化事件日志作为上下文信息注入到BLIP-2的输入中，并结合输出约束来过滤技术细节，从而有效地引导模型为各种任务生成准确且上下文相关的输出。

🔬 方法详解

问题定义：无人机需要在复杂场景中进行实时的视觉理解和交互，但大型视觉语言模型计算成本高昂，难以部署在资源受限的无人机边缘设备上。现有方法通常需要针对特定任务进行微调，增加了部署成本和难度。

核心思路：利用轻量级的BLIP-2模型作为基础，通过与YOLO系列目标检测和分割模型的深度集成，以及上下文感知的关键帧采样机制，提升模型在无人机视频理解任务中的性能。通过提示优化，使模型能够更好地理解上下文信息，生成准确且相关的输出。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) YOLO系列模型（YOLO-World, YOLOv8-Seg）用于目标检测和实例分割，提供精确的视觉感知结果。2) 基于K-Means聚类的上下文感知关键帧采样机制，用于选择视频中的关键帧。3) BLIP-2模型作为视觉语言模型的核心，负责理解视觉信息和生成文本描述。4) 统一的提示优化方案，用于将YOLO模型的事件日志作为上下文信息注入到BLIP-2的输入中。

关键创新：1) 将BLIP-2与YOLO模型深度集成，利用YOLO的精确感知结果提升BLIP-2的视觉理解能力。2) 设计了上下文感知的关键帧采样机制，使轻量级BLIP-2能够处理视频级别的交互任务。3) 提出了统一的提示优化方案，通过注入结构化事件日志，引导模型生成更准确和上下文相关的输出。

关键设计：1) K-Means聚类用于关键帧选择，聚类中心的选择策略未知。2) 时间特征连接的具体方式未知。3) 提示优化方案中，YOLO事件日志的具体格式和注入方式未知。4) 输出约束的具体实现方式未知，用于过滤技术细节。

📊 实验亮点

论文重点在于框架设计和集成，实验结果部分信息未知。摘要中未明确给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了该方法能够在无需在无人机数据上进行特定任务微调的情况下，扩展BLIP-2在无人机应用中的多任务能力。通过YOLO模型提供精确感知结果，并设计上下文感知关键帧采样机制，使轻量级BLIP-2架构能够有效处理视频级别的交互任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种无人机应用场景，例如智能巡检、环境监测、灾害救援等。通过提升无人机对复杂环境的理解能力，可以实现更高效、更智能的无人机作业，降低人工成本，提高作业效率，并为决策提供更准确的信息支持。未来，该技术有望进一步扩展到其他边缘计算设备和应用场景。

📄 摘要（原文）

The demand for real-time visual understanding and interaction in complex scenarios is increasingly critical for unmanned aerial vehicles. However, a significant challenge arises from the contradiction between the high computational cost of large Vision language models and the limited computing resources available on UAV edge devices. To address this challenge, this paper proposes a lightweight multimodal task platform based on BLIP-2, integrated with YOLO-World and YOLOv8-Seg models. This integration extends the multi-task capabilities of BLIP-2 for UAV applications with minimal adaptation and without requiring task-specific fine-tuning on drone data. Firstly, the deep integration of BLIP-2 with YOLO models enables it to leverage the precise perceptual results of YOLO for fundamental tasks like object detection and instance segmentation, thereby facilitating deeper visual-attention understanding and reasoning. Secondly, a content-aware key frame sampling mechanism based on K-Means clustering is designed, which incorporates intelligent frame selection and temporal feature concatenation. This equips the lightweight BLIP-2 architecture with the capability to handle video-level interactive tasks effectively. Thirdly, a unified prompt optimization scheme for multi-task adaptation is implemented. This scheme strategically injects structured event logs from the YOLO models as contextual information into BLIP-2's input. Combined with output constraints designed to filter out technical details, this approach effectively guides the model to generate accurate and contextually relevant outputs for various tasks.