【摘 要】
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高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,而传统高原鼠兔智能监测系统中往往目标检测硬件设备大,在二次补充数据时,目标检测设备的移动性较弱,易出现设备损坏,使统计效率降低与成本增加。基于嵌入式设备的便携性特点,本文提出将高原鼠兔目标检测模型部署于嵌入式设备中检测高原鼠兔目标的方法,用于弥补传统高原鼠兔智能监测系统中目标检测设备所存在的弱移动性。针对部署于嵌入式设备中的轻量级高原
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高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,而传统高原鼠兔智能监测系统中往往目标检测硬件设备大,在二次补充数据时,目标检测设备的移动性较弱,易出现设备损坏,使统计效率降低与成本增加。基于嵌入式设备的便携性特点,本文提出将高原鼠兔目标检测模型部署于嵌入式设备中检测高原鼠兔目标的方法,用于弥补传统高原鼠兔智能监测系统中目标检测设备所存在的弱移动性。针对部署于嵌入式设备中的轻量级高原鼠兔目标检测模型对高原鼠兔目标检测不准确的问题,本文以YOLOv3网络为基础,用MobileNet网络替换YOLOv3中的特征提取网络DarkNet53,并在MobileNet网络的深度可分离卷积单元中增加分组卷积模块、通道混洗模块、通道注意力模块与空间注意力模块,从而构建轻量级网络模型YOLOv3MobileNetCrS。该方法从融合特征信息方面弥补了因卷积层数减少而带来的网络提取目标特征信息少的问题。针对部署到嵌入式设备中的高原鼠兔目标检测模型占据了嵌入式设备大量存储空间的问题,本文首先对训练得到的轻量级网络模型YOLOv3MobileNe-tCrS做卷积层的敏感度分析;其次利用分析得到的敏感度信息对轻量级网络模型YOLOv3MobileNetCrS做通道剪枝;最后对剪枝、微调后的网络模型做量化参数类型的压缩处理,进一步压缩模型占用的存储空间。最终,将压缩处理之后的轻量化网络模型部署到嵌入式设备Jetson Tx2中,实现对摄像头获取的视频数据进行预测、展示和保存结果。实验结果表明:本文方法最终获得的平均检测精度、检测速度和模型大小分别为98.41%、44帧/秒和4.8M（MByte）,与原始（检测精度:98.41%,检测速度:5帧/秒,模型大小:235M）的YOLOv3目标检测模型相比,本文方法在平均精度相同的情况下,检测速度提升了 780%,模型大小压缩了 97.80%,释放了嵌入式设备230.2M的存储空间,与现有轻量级模型相比,在平均检测精度、检测速度、模型大小指标中,均有提升。
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