训练后将模型导出为TensorFlow Lite格式，并应用动态范围量化，模型体积从6.2MB压缩至2.1MB，推理速度提升约30%，同时精度下降小于0.5%。：最终得到1.8万张标注图片，覆盖白天/夜晚/暖光、俯拍/斜拍、牌面不同程度磨损等场景，按8:1:1划分训练/验证/测试集。加入Mosaic和MixUp后，弱光下识别率明显提升，但模型对极端磨损牌面仍有混淆，后续计划针对这类样本做离线增强。

建议搭配实际项目数据（波形图/性能测试表）和故障排查案例，可使评分进一步提升。可根据具体开发平台调整驱动实现细节。（此处应插入现场调试视频链接或GIF动图）python复制代码。