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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115222950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210881185.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法是由郜辉;杨爽昕;王鹏;吕志刚;张伟;董绵绵;邸若海;李晓艳设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法，其克服了现有技术中存在的网络参数量大、检测速度慢、精度指标较差的问题。本发明不仅解决解决目前检测方法在嵌入式设备部署中存在速度慢、精确度低等问题，并且从硬件层面上针对特定算子进行计算图优化，使受限资源设备上能够实现快速精准的目标检测。本发明包括以下步骤：步骤1：获取基础数据并制作数据集；步骤2：数据增强预处理；步骤3：构建基准网络模型并进行预训练；步骤4：搭建轻量化检测网络模型；步骤5：对整体的网络结构进行重参数化操作并剪枝；步骤6：知识蒸馏恢复精度；步骤7：嵌入式平台的部署与加速。

本发明授权一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向嵌入式平台的轻量化目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取基础数据并制作数据集； 步骤2：数据增强预处理； 步骤3：构建基准网络模型并进行预训练； 3.1利用原始YOLOv5网络在最终数据集进行预训练，得到基准权重文件； 步骤4：搭建轻量化检测网络模型； 步骤5：对整体的网络结构进行重参数化操作并剪枝； 步骤6：知识蒸馏恢复精度； 步骤7：嵌入式平台的部署与加速； 步骤4中，轻量化检测网络模型包括骨干网络、颈部网络和检测头三个部分； 骨干网络部分采用改进的ResNet50结构，过程是：输入416×416分辨率的图像，通过图像增强预处理后输入网络，依次生成52×52,26×26,13×13大小的特征图，采用了步长为二的卷积操作对特征图进行下采样，每一层级的特征提取采用多个基本残差块为基础单元叠加的形式，将所述的ResNet50骨干中的残差单元，用1*1卷积代替3*3卷积网络； 对送入颈部网络的特征层的通道数进行减半，同时将分辨率进行匹配的方式，构建所述骨干网络； 所述颈部网络采用双特征金字塔结构，进行多尺度特征融合，采用自顶向下和自底向上的方式将语义、定位特征增强，提取出更有效的特征，得到三个不同尺度输出； 所述检测头部分通过对所述颈部网络的三个不同尺度输出分别进行卷积操作，对目标的类别和位置进行预测； 利用所述轻量化检测网络模型进行训练，得到轻量级权重文件； 步骤5中，采取在剪枝前先对所述轻量化检测网络模型进行重参数化的操作，再针对重参化的网络结构进行剪枝、知识蒸馏得到最终网络结构；重参数化是针对所述轻量化检测网络模型中存在的跳跃连接进行参数优化,得到重参网络结构； 步骤7包括以下步骤： 7.1采用OPENAILAB推出的AI推理框架Tengine在RK3399PRO嵌入式开发平台进行网络模型的部署； 7.2首先在主控板上烧录Ubuntu系统镜像； 7.3在系统上利用下载工具下载Tengine源码，安装依赖包，配置环境、编译源码； 7.4初始化Tengine，完成最终检测模型的加载与转换； 7.5利用该框架进行计算图的优化，具体为对最终检测模型进一步优化算子，利用数学的近似方式，将包含线性关系的公式进行迭代，使得尽可能的减少数据的加载、存储的中间过程；算子优化前，卷积、批归一化、激活函数推理过程如下： 其中为卷积输出结果，为批归一化输出结果，为经过激活函数后输出结果，为原始权重，为特征变量，为偏置，为激活函数，为放缩系数，为平移系数，为常数，为均值，为标准差； 算子优化后，卷积块推理过程如下： 其中为近似后权重，为特征变量，为近似后偏置； 7.6获取所述计算图的输入张量，并进行设置张量的大小； 7.7Tengine框架根据所述计算图以及张量进行自动切图处理； 7.8运行计算图，Tengine的异构加速计算库对RK3399PRO内部多个CPU、GPU进行异构并行计算，尽可能的将每个芯片的性能发挥到最大； 7.9完成模型推理，获取检测结果并释放资源。

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