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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本申请涉及基于改进的YOLOv7和量化加速的路灯控制方法、装置、系统及介质，该方法包括：接收在预设路灯开启时间内对目标区域进行监控所生成的目标视频图像；对目标视频图像进行预处理，利用已加速推理部属的目标识别引擎，在预处理后的目标视频图像中进行移动目标识别，得到识别结果，目标识别引擎是采用TensorRT对轻量化YOLOv7模型进行加速推理和量化处理生成的，轻量化YOLOv7模型是在对标准YOLOv7模型的深度乘数和宽度乘数进行调节后，对标准YOLOv7模型的Head网络中的目标网络层进行剪枝，以及利用ShuffleNet和MobileNetV2对标准YOLOv7模型的BackBone网络和Neck网络中的E‑ELAN进行替换所生成的；在识别结果中，检测目标标签，并根据检测结果，按预设的亮度控制策略，对位于目标区域内的预设路灯进行亮度控制。
主权项：1.一种基于改进的YOLOv7和量化加速的路灯控制方法，其特征在于，包括：接收在预设路灯开启时间内对目标区域进行监控所生成的目标视频图像；对所述目标视频图像进行预处理，并利用已加速推理部属的目标识别引擎，在预处理后的所述目标视频图像中进行移动目标识别，得到识别结果，其中，所述目标识别引擎是采用TensorRT对轻量化YOLOv7模型进行加速推理和量化处理生成的TensorRT引擎，所述轻量化YOLOv7模型是在对标准YOLOv7模型的深度乘数和宽度乘数进行调节后，对所述标准YOLOv7模型的Head网络中的目标网络层进行剪枝，以及利用轻量级网络ShuffleNet和轻量级网络MobileNetV2对所述标准YOLOv7模型的BackBone网络和Neck网络中的目标高效层聚合网络E-ELAN进行替换所生成的；在所述识别结果中，检测目标标签，并根据检测结果，按预设的亮度控制策略，对位于所述目标区域内的预设路灯进行亮度控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于改进的YOLOv7和量化加速的路灯控制方法、装置、系统及介质
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