【摘 要】
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随着公共交通智能监管的逐步推进,以及物联网和轻量级目标检测领域的快速发展,人们的生产和生活受影响越来越明显。然而,受场景限制和专业技术等原因,很多中小企业和个人研究人员很难深入实践。此外,考虑到公交分布位置广泛,采集的数据传输到云端处理会产生时延等问题,针对目标检测应用场景,本文设计了一个基于物联网的轻量级目标检测平台,将部分检测计算赋能于嵌入式设备,并实现了公交辅助驾驶、客流统计、数据可视化、智
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随着公共交通智能监管的逐步推进,以及物联网和轻量级目标检测领域的快速发展,人们的生产和生活受影响越来越明显。然而,受场景限制和专业技术等原因,很多中小企业和个人研究人员很难深入实践。此外,考虑到公交分布位置广泛,采集的数据传输到云端处理会产生时延等问题,针对目标检测应用场景,本文设计了一个基于物联网的轻量级目标检测平台,将部分检测计算赋能于嵌入式设备,并实现了公交辅助驾驶、客流统计、数据可视化、智能处理等功能。主要工作包括:（1）设计实现了一种轻量级目标检测平台。本文首先分析了平台的总体目标和整体架构设计,然后根据功能将整个平台系统分为数据集管理模块、模型训练和转换模块、模型评估模块、模型量化和部署模块、实时检测结果监控模块。（2）设计实现了一个基于YOLO的轻量级目标检测网络。针对模型轻量化问题,以MobileNet替代传统YOLO算法中庞大的Darknet为主干网络,并通过欧氏距离的方式衡量通道的冗余情况,进行通道删减操作,缩小了网络规模,减少了模型内存占用。（3）设计实现了一个基于SSD的轻量级目标检测网络micro-SSD-BasicRFB。该网络模型采用了 4个分支做预测,融合了 MobileNet的核心思想,使用了深度可分离卷积,并根据实际应用场景的需求对卷积层的数量和通道进行设计,对模型大小和检测速度进行了优化。最后,为了进一步的增加其检测精度,加入了改进的BasicRFB层,以此维持检测精度和速度的良好平衡。（4）搭建了实验验证平台,针对应用场景,在嵌入式平台验证本文设计实现的平台和算法,并在嵌入式设备上设计并实现了多模型融合检测和通信传输的软件设计。
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