长丰轻量化模型在移动监控设备中的应用实践-快马安防

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长丰县,安徽省合肥市辖县,地处安徽省中部,合肥、淮南、蚌埠三市之间,介于东经116°52′~117°26′,北纬31°55′~32°37′之间。 [1] 县境地貌起伏较大,多处岩石裸露,为典型的侵蚀平原。位于中国亚热带季风性湿润气候与暖温带半湿润气候的过渡地带。东近海洋,西背大陆,受季风影响明显。 [2] 总面积1841平方千米,辖10个镇、4个乡,县政府驻水湖镇长丰路85号。 [3] 2019年常住人口67.4万人。 [4] 1964年10月31日,经国务院批准,分别从寿县、定远、肥东、肥西4县边缘划出部分地区设立长丰县。因境内大部分地区属清代寿州长丰乡而得名。取“长丰”为县名,也寓意“长治久安,人寿年丰”,是合肥北城新区所在地。 [5] 2020年,入选“2020年全国百强县” [6] 、 2020中国最具绿意百佳县市。

长丰轻量化模型在移动监控设备中的应用实践

轻量化模型在移动监控设备中的应用实践已成为智能安防领域的重要技术方向,其核心在于通过模型优化实现实时性、低功耗与高精度的平衡。以下是关键应用场景和技术实践:
正文内容

轻量化模型在移动监控设备中的应用实践已成为智能安防领域的重要技术方向,其核心在于通过模型优化实现实时性、低功耗与高精度的平衡。以下是关键应用场景和技术实践:


一、模型轻量化核心技术

结构剪枝与架构优化‌

通过删除冗余层(如YOLOv5的SPP层)或减少模块数量(如C3模块减半),可将模型参数量降低70%以上‌。例如,YOLOv5s经改造后参数量从7MB降至1.9MB,同时保持检测精度‌。

00:00 传统智能驾驶的短板

00:13 端到端智能驾驶的概念

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01:06 端到端智能驾驶的两大门槛

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混合精度量化‌

采用FP16/INT8混合量化策略,在输入层使用INT8降低计算量,输出层保留FP16以维持精度,整体精度损失可控制在3%以内‌。华为昇腾芯片通过量化技术实现算力提升4倍、功耗降低30%‌。


知识蒸馏‌

通过教师模型(如YOLOv5m)指导学生模型(YOLOv5n)训练,利用温度参数调节软标签分布,显著提升小目标检测能力‌。该方法在无人机监控中误检率可降低至0.5%以下‌。


二、典型应用场景


边缘端实时检测‌

HarmonyOS Next部署的YOLOv5-nano模型,通过结构化剪枝减少30%参数量,非结构化剪枝再降20%,在门禁监控中实现毫秒级响应‌。浙江移动的低空智控网采用多模态融合算法,支撑eVTOL飞行器的实时监控‌。


多模态数据融合‌

结合可见光、红外和雷达数据,通过特征级融合(如CLIP改进模型)提升复杂环境检测准确率。保山5G RedCap摄像头验证了轻量化网络在湿地公园监控中的可行性。


行为识别优化‌

采用时间压缩法处理视频序列,结合注意力机制(如CBAM模块)增强小目标特征提取能力,使攀爬、徘徊等异常行为识别率提升至99.97%‌。


三、挑战与趋势

算力与功耗平衡‌:需持续优化神经渲染技术,目标是将3D重建精度提升至1cm级,同时保持60fps实时帧率‌。

隐私保护‌:端侧部署避免数据外传,符合GDPR等法规要求,成为移动监控的刚需‌。

标准化发展‌:2025年动环监控系统将推动轻量化技术标准制定,促进模块化设备普及‌。


轻量化模型正推动监控设备从“看得见”向“能决策”演进,未来与AIoT、数字孪生技术的融合将进一步拓展应用边界‌。


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关于快马

快马科技一家专业生产、研发、安装监控系统、智能停车场系统、车牌识别系统、电动伸缩门等的公司,主要产品有电动伸缩门、智能通道闸、停车场管理系统、车牌识别系统、蓝牙一卡通等,具有多年的施工经验,现已发展成为集销售、施工于一体的专业化智能企业,备受行业瞩目。 长丰县,地处安徽省中部,居合肥、淮南、蚌埠三市之间,全县辖水湖镇、双墩镇、岗集镇、下塘镇、吴山镇、杨庙镇、朱巷镇、庄墓镇、陶楼镇、杜集镇、罗塘乡、义井乡、左店乡、造甲乡14个乡镇和1个省级双凤开发区,总面积1841平方公里,总人口80万。

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