【摘 要】
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在计算机视觉众多的技术领域中,目标检测是一项非常基础的任务,图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于目标检测。当前大量边缘AI设备己经配备了摄像头,为了处理捕捉到的画面,边缘AI设备需要有目标检测的能力。而目前主流的高性能目标检测技术大多使用了卷积神经网络等复杂深度学习模型,使用边缘设备执行这些任务将面临算力不足、时延过长和能耗过高等问题。因此,在边缘AI设备计算场景下,要想在边缘设备上实时
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在计算机视觉众多的技术领域中,目标检测是一项非常基础的任务,图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于目标检测。当前大量边缘AI设备己经配备了摄像头,为了处理捕捉到的画面,边缘AI设备需要有目标检测的能力。而目前主流的高性能目标检测技术大多使用了卷积神经网络等复杂深度学习模型,使用边缘设备执行这些任务将面临算力不足、时延过长和能耗过高等问题。因此,在边缘AI设备计算场景下,要想在边缘设备上实时执行复杂的目标检测模型,必须要对复杂模型进行压缩优化。基于此,本文设计了一种适用于边缘AI设备的实时目标检测系统。本文主要工作和贡献如下:（1）全面概述了计算机视觉模型应用存在的挑战和利用inter Distribution Open VINO Toolkit的解决方案（2）通过重新设计计算机视觉（CV）系统的部署方法,提供了一种构建和部署计算机视觉模型边缘应用的有效方法。研究表明:这种在边缘节点部署技术将为安装执行器、传感器和物联网设备的边缘节点提供高性能处理能力。
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