巢湖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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巢湖市,安徽省合肥市代管县级市,位于安徽省中部、江淮丘陵南部,介于合肥、芜湖两市之间,东与含山县交界,西北与肥东县接壤,南与无为毗邻,西南隔兆河与庐江县相对,东北隔滁河与全椒县相望。 [1] 截至2019年末,巢湖市下辖11个镇、1个乡、5个街道; [2] 常住人口80.32万人,户籍人口86.04万人。 [3] 巢湖市居皖之中,古称南巢、居巢,秦时设居巢县,唐朝设立巢县,1984年1月撤巢县设立县级巢湖市,1999年7月撤市设立居巢区,2011年8月撤区设县级巢湖市。巢湖市境内商合杭高铁、京福高铁、宁西铁路、淮南铁路复线等穿境而过;合宁、合巢芜、北沿江高速等20多条公路干线贯通全境;巢湖港是安徽省第一大内河港口,通航能力为3000吨,经裕溪河可通江达海。

巢湖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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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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