【摘 要】
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随着智能时代的到来,与人工智能（Artificial Intelligence,AI）相关的计算机视觉技术得以蓬勃的发展,特别是目标检测与识别的研究和应用广泛运用于各个场景,如人脸支付、安防监控、无人驾驶以及“天眼”系统等等。同时伴随着5G商用元年的开启,让万物互联（Io T）与5G成为了一个不可分割的整体,其中边缘计算就是Io T技术发展中的重要一环,即在网络边缘测的智能网关上就近处理采集到的数
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随着智能时代的到来,与人工智能（Artificial Intelligence,AI）相关的计算机视觉技术得以蓬勃的发展,特别是目标检测与识别的研究和应用广泛运用于各个场景,如人脸支付、安防监控、无人驾驶以及“天眼”系统等等。同时伴随着5G商用元年的开启,让万物互联（Io T）与5G成为了一个不可分割的整体,其中边缘计算就是Io T技术发展中的重要一环,即在网络边缘测的智能网关上就近处理采集到的数据。目前主流的目标检测与识别算法过于依赖成本较高的硬件设备和云端服务器进行处理,受传输链路带宽的限制,由于检测和识别的低实时性,导致无法在边缘和移动设备中大规模部署。同时,随着数据处理量不断地增长,终将超过网络和服务器的负荷。而5G的到来,由于通信技术发展所遵循的特性——用更少的能量传递、处理和存储更多的信息,使得边缘计算的相关研究和应用成为一大热点和需求。出于实时性和轻量化的考虑,本课题以当前性能较好的目标检测与识别网络YOLO v3为基础,提出了一种基于边缘计算的目标检测与识别算法HI-YOLO。本文首先利用DenseNet网络取代YOLO v3中的基础残差网络模块（ResNet）而提出DE-YOLO网络模型。并在DE-YOLO的骨干网络基础上,引进YOLO Nano中的模块化设计理念,并通过改进的PEP等模块进一步优化了DE-YOLO网络结构,最终得到新的网络模型（HI-YOLO）。实验结果证明,新的网络模型（HI-YOLO）在保持精度尽可能不损失的情况下,网络模型算力消耗大幅下降,检测速度比原模型提升了187%,内存占用大小较原模型缩减了约7倍,说明新模型的效率得到了大幅的提升,完全符合在边缘侧有限算力下,进行对目标进行准确、实时、高效的检测与识别。
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