【摘 要】
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“智慧城市”管理模式的提出,意味着基于深度学习的目标检测技术将在城市发展中起到重要作用。但是目前目标检测的算法训练得到的模型尺寸大、所需的计算资源多,很难部署到移动端。因此,本文通过对不同的目标检测模型进行轻量化改进,在模型大小满足嵌入式平台要求的前提下,取得速度和精度的平衡。并且将基于深度学习的目标检测模型部署到不同的嵌入式平台上面,实现目标检测技术在嵌入式开发板上的应用。本文主要工作和创新点如
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“智慧城市”管理模式的提出,意味着基于深度学习的目标检测技术将在城市发展中起到重要作用。但是目前目标检测的算法训练得到的模型尺寸大、所需的计算资源多,很难部署到移动端。因此,本文通过对不同的目标检测模型进行轻量化改进,在模型大小满足嵌入式平台要求的前提下,取得速度和精度的平衡。并且将基于深度学习的目标检测模型部署到不同的嵌入式平台上面,实现目标检测技术在嵌入式开发板上的应用。本文主要工作和创新点如下:（1）提出了基于深度可分离卷积和注意力机制的轻量级人脸检测算法。以SSD作为基础网络,实现了精度和速度的平衡。为了提高模型的精度,在算法中引入感受野模块、注意力机制、结合了DIo U与非极大值抑制、使用Mish激活函数;为了降低模型大小,针对人脸特征比例设置合适的先验框,应用深度可分离卷积取代标准卷积。同时,针对光照的复杂变化,构建了一个新的数据集,实验结果表明,使用该数据集能够提高模型的鲁棒性。（2）提出了基于多尺度特征融合的YOLOv5s算法。以YOLOv5s作为基础网络,在骨干网络的Bottleneck模块中引入Ghost模块降低网络的计算量,减小模型的大小和计算量;同时,引入并改进原始特征收集与再分配模块,对于骨干网络中四个不同尺度的特征重新分配,丰富了用于检测的特征,提高模型的检测精度。（3）将目标检测算法应用在不同的嵌入式平台上。根据嵌入式平台的不同要求,部署不同的目标检测算法,部署过程包括模型转换、环境搭建、模型测试等步骤。并根据嵌入式平台特定的加速方法,改进目标检测算法,使其在嵌入式设备上的检测速度更快。实验结果表明,本文提出的两种轻量级目标检测算法与已有的算法相比结果较好,且能够在嵌入式开发板上完成实时检测。
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