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flutter_app/android/app/src/main/kotlin/com/example/observer/CameraChannel.kt

@@ -362,8 +362,9 @@ class CameraChannel(
 
     /**
      * 从设备流配置挑预览/分析共用分辨率（均为传感器方向尺寸，宽≥高）：
-     * 取两者交集，16:9 优先、长边 ≤1920 内取最大（推理输入 640x640，
-     * 更高只增帧传输与旋转开销，无精度收益）；无 16:9 时退回最大交集尺寸。
+     * 取两者交集，16:9 优先、长边 ≤1920 内取最大（推理输入长边 1280，
+     * 1920x1080 已留 1.5 倍降采样余量，更高只增帧传输与旋转开销，无精度收益）；
+     * 无 16:9 时退回最大交集尺寸。
      */
     private fun pickSize(previewSizes: Array<Size>, analysisSizes: Array<Size>): Size {
         val common = previewSizes.filter { analysisSizes.contains(it) }

flutter_app/lib/detection/tflite_detector.dart

@@ -6,14 +6,14 @@ import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
 import 'detection_result.dart';
 import 'nms.dart';
 
-/// YOLOv8n 端侧推理实现（对应 Kotlin TFLiteDetector）。
+/// YOLOv8s 端侧推理实现（对应 Kotlin TFLiteDetector）。
 /// 模型输出布局（ultralytics litert 导出）：[1, 4 + nc, anchors]，
 /// cx/cy/w/h 已归一化，类别得分已过 sigmoid；按 out[dim][anchor] 索引。
-/// 输入为 NCHW [1, 3, 704, 704]（litert 导出保留 torch 布局）。
+/// 输入为 NCHW [1, 3, 1280, 1280]（litert 导出保留 torch 布局）。
 class TfliteDetector {
   // 输入尺寸取自模型本身（ultralytics litert 导出 NCHW [1,3,H,W]，各数据集
-  // 训练 imgsz 可不同），默认 704 兜底
-  static const int defaultInputSize = 704;
+  // 训练 imgsz 可不同），默认 1280 兜底
+  static const int defaultInputSize = 1280;
   // 环颈雉鸡数据置信度普遍偏低（0.1~0.2 量级），保留低分池供运动检测提升；
   // 可运行时调整（设置页滑块），默认 0.10
   double minScore = 0.10;