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申请/专利权人：北京豪末科技有限公司
摘要：本申请公开了一种雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法和系统，包括：获取大量的雾天场景数据，并对雾天场景数据进行标注构建雾天场景数据集；基于雾天场景数据集对目标检测算法模型进行训练，并对训练好后的目标检测算法模型进行性能评估，以根据性能评估结果对训练后的目标检测算法模型进行调整和优化，导出训练好的目标检测算法模型，记为第一模型文件；将第一模型文件量化压缩以将第一模型文件转换为适用于模型推理的模型格式，得到第二模型文件；根据边缘端硬件选型信息对第二模型文件进行适配和转换，得到第三模型文件；并将第三模型文件上传到嵌入式端侧平台用作后续推理检测。通过本申请，能够降低在边缘端部署难度和提高识别准确度。
主权项：1.一种雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法，其特征在于，所述方法包括：获取大量的雾天场景数据和雾天场景需求，并对所述雾天场景数据进行标注构建雾天场景数据集；并根据雾天场景需求基于PaddlePaddle国产深度学习框架，配置PicoDet网络模型训练环境以此构建目标检测算法模型；基于雾天场景数据集对所述目标检测算法模型进行训练，对目标检测算法模型进行性能评估，根据性能评估结果对目标检测算法模型进行调整和优化，导出训练好的目标检测算法模型，记为第一模型文件；所述对目标检测算法模型进行调整和优化包括采用基于SE模块和Ghost模块改进ShuffleNetV2网络，得到ESNet骨干网络，并新增深度可分离卷积对不同通道信息进行融合；将所述第一模型文件量化压缩以将所述第一模型文件转换为适用于模型推理的模型格式，得到第二模型文件；获取根据应用场景需求确立的边缘端硬件选型信息，根据所述边缘端硬件选型信息对所述第二模型文件进行适配和转换，得到第三模型文件；并将所述第三模型文件上传到嵌入式端侧平台用作后续推理检测；所述嵌入式端侧平台对第三模型文件推理检测包括：根据嵌入式端侧平台以及模型推理需求进行部署环境配置，获取摄像头端提供的雾天场景视频流或抓取的关键帧图像进行算法推理，获取检测结果，输出检测目标类别、目标位置信息及检测准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京豪末科技有限公司 一种雾天场景路况检测的边缘端嵌入式部署方法和系统
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