【摘 要】
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面向机坪目标检测的应用大多在监控视频上进行,面临着巨大的存储压力和计算开销,海量的图像数据对视频处理和分析方法提出了更高的要求。目前一般采用大型的云服务器集群对机坪监控视频进行目标检测,需要高速的网络带宽并且配备强大的图形处理器（Graphic Processing Unit,GPU）提供计算支持。然而未来的趋势是提高嵌入式设备的智能处理能力,以取代昂贵的GPU设备,提高检测效率,减少资源开销。因
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面向机坪目标检测的应用大多在监控视频上进行,面临着巨大的存储压力和计算开销,海量的图像数据对视频处理和分析方法提出了更高的要求。目前一般采用大型的云服务器集群对机坪监控视频进行目标检测,需要高速的网络带宽并且配备强大的图形处理器（Graphic Processing Unit,GPU）提供计算支持。然而未来的趋势是提高嵌入式设备的智能处理能力,以取代昂贵的GPU设备,提高检测效率,减少资源开销。因此,设计一种高效且硬件友好型的轻量级机坪目标检测模型具有重要意义。针对机坪场景的特性,设计了一种适用于雾天情况的基于二值化神经网络的机坪目标检测算法,有效地压缩了监控画面的图像数据量,并且减少了目标检测模型的参数规模。自适应图像二值化模型通过灰度信息从背景中分离目标实例,在保留关键轮廓信息的同时,放大了物体与背景之间的轮廓差异,实现了图像增强的效果,对于雾天情况和光照变化具有适应性。此外,采用INT8量化方法对SSD-Mobile Net检测模型进行压缩与加速,通过设计位运算来消除网络前向推理过程中的浮点运算,在实现模型压缩与加速的同时只有轻微的精度下降。实验结果表明量化图像的压缩比可以达到21倍,量化后的模型大小为600KB,检测精度为86.83%,可以部署在大多数资源受限的嵌入式设备上,基本满足机坪实时检测的需求,同时减轻了存储的压力和计算的开销。
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