【摘 要】
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目标检测模型部署到嵌入式设备后受设备算力和存储容量限制，针对在嵌入式设备上探测无人机时面临的实时性差、功耗高、加载速度慢等问题，本文提出一种基于改进YOLOV4和JetsonTX2的实时目标检测模型。创新处在于使用MobileNetV3轻量级视觉网络代替YOLOV4基础网络CSPDarknet53；同时在PANet加强特征网络中使用深度可分离卷积代替普通卷积；而后通过TensorRT优化器对模型以
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51605487）；
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目标检测模型部署到嵌入式设备后受设备算力和存储容量限制，针对在嵌入式设备上探测无人机时面临的实时性差、功耗高、加载速度慢等问题，本文提出一种基于改进YOLOV4和JetsonTX2的实时目标检测模型。创新处在于使用MobileNetV3轻量级视觉网络代替YOLOV4基础网络CSPDarknet53；同时在PANet加强特征网络中使用深度可分离卷积代替普通卷积；而后通过TensorRT优化器对模型以后训练量化的方式将权重进行8位整型量化，减小了模型规模和参数量；通过使用K-means++对传统的锚框聚类算法进行了优化改进。最终该模型在JetsonTX2上测试，检测精度可达89.9%，检测速率从3.5FPS提升至24.9FPS。相较于原模型，该检测模型优势明显，满足了对无人机的实时检测的具体需求。
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