面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法技术

本发明专利技术公开了面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，首先，收集不同的堤坝坝体裂缝图像并在图片中标注形成坝体裂缝险情数据集；其次构建高精确度且轻量化的改进YOLOv8堤坝坝体裂缝险情识别模型；随后使用数据集对模型进行训练和评估，选出最优的权重文件；将权重文件部署到边缘设备上；之后测试模型是否需要调整超参数再训练；最后将待检测图片传入边缘设备完成检测。本发明专利技术适用于在边缘设备上的堤坝坝体裂缝险情识别，在保证高识别精度的同时，降低算法模型41.4%的计算参数量，实现高精度且较YOLOv8更加轻量化的算法模型，能有效应用于在资源受限的边缘设备上部署和执行，有效降低远程通信成本，便于应用推广。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种计算机视觉和目标检测，特别是涉及面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法。

技术介绍

1、坝体裂缝作为常见的一种堤坝安全隐患，及时发现并采取相应措施以保障堤坝的安全性变得至关重要。尽管目前目标识别算法提供了一定解决方案，但由于算法计算复杂度高，导致在云平台部署识别造成通信和维护成本高，不能有效部署在边缘设备，难以在水库区域广泛推广应用。

2、然而，由于边缘设备的计算资源和存储容量有限，目前基于深度学习的目标检测算法在边缘设备上运行可能面临着挑战，因为它们通常模型参数大，导致计算负担大造成计算能耗高。因此，亟需建立一种适合边缘设置部署的高效轻量化堤坝坝体险情目标检测算法，实现堤坝坝体险情进行实时监控、及时预警，并适用部署在边缘设备，以实现低能耗、低成本、高效率的堤坝监管功能。

技术实现思路

1、本专利技术提供面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，采用改进yolov8模型进行目标检测，减少了训练参数量，保持了检测精度，实现了算法轻量化，适用于边缘设备部署且有效降低本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，包括步骤如下：

2.如权利要求1所述面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，步骤S1中图像数据集收集与制作，具体过程如下：

3.如权利要求1所述的面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，步骤S21中使用多个小卷积核堆叠重构拆分拼接模块SPC，形成轻量拆分拼接模块LSPC；具体如下：

4.如权利要求1所述的面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，步骤S22中形成改进的轻量化金字塔拆分注意力模块DPSA；具体如下：

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【技术特征摘要】

1.面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，包括步骤如下：

2.如权利要求1所述面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，步骤s1中图像数据集收集与制作，具体过程如下：

3.如权利要求1所述的面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情目标检测轻量化方法，其特征在于，步骤s21中使用多个小卷积核堆叠重构拆分拼接模块spc，形成轻量拆分拼接模块lspc；具体如下：

4.如权利要求1所述的面向边缘计算的堤坝坝体裂缝险情...

【专利技术属性】
技术研发人员：许小华，王海菁，包学才，彭宇，章龙飞，周信文，袁小松，
申请(专利权)人：江西省水利科学院江西省大坝安全管理中心，江西省水资源管理中心，
类型：发明
国别省市：

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