【摘 要】
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目标检测作为长期以来计算机视觉中举足轻重又难度较高的一项基础性课题，它的任务是检测输入图像中是否含有预先定义的目标类别，并输出预测出的目标的位置及类别信息。随着人工智能领域的快速发展，目标检测算法也在快速更新、迭代。但随着应用需求变得越来越大，目标场景逐渐复杂，目标检测算法也存在诸多局限性。本文针对YOLO系列对小目标识别的不足、算法复杂度高，运行速度慢等的特点，提出了一种改进型的YOLO-bal算法。基于此算法，设计了一套智能摄像头目标检测边缘计算系统，对算法进行了应用验证，为智能摄像头目标检测边缘计算
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目标检测作为长期以来计算机视觉中举足轻重又难度较高的一项基础性课题，它的任务是检测输入图像中是否含有预先定义的目标类别，并输出预测出的目标的位置及类别信息。随着人工智能领域的快速发展，目标检测算法也在快速更新、迭代。但随着应用需求变得越来越大，目标场景逐渐复杂，目标检测算法也存在诸多局限性。本文针对YOLO系列对小目标识别的不足、算法复杂度高，运行速度慢等的特点，提出了一种改进型的YOLO-bal算法。基于此算法，设计了一套智能摄像头目标检测边缘计算系统，对算法进行了应用验证，为智能摄像头目标检测边缘计算系统提供了研究思路。本文的主要内容如下：
①调研了目标检测算法的现状，介绍了当今主流的几种目标检测算法。然后对卷积神经网络的基本理论知识和网络结构进行了讲解。最后对YOLO系列的网络结构，损失函数，关键技术等进行了详细的分析和介绍，分析了其中的缺点和改进方向。
②针对YOLO系列算法在小目标检测识别的天然缺陷，提出了一种改进的YOLO-bal算法，增加了1×1的卷积层，改进了网络结构；在原有的多尺度特征上进行平衡和增强，将深层特征和浅层特征进行加权平均，使每层特征都能充分利用其它层的特征图的信息来进行目标检测；针对原有损失函数对预测框位置不敏感的情况改用了GIoU作为损失函数。通过多个对比实验，改进后的模型性能得到了增强，在COCO数据集上，当IoU等于0.5的情况下，mAP达到了42.2%，在速度上达到了49.0FPS，同时模型大小也变得更小。
③实现了一套运行YOLO-bal算法的目标检测边缘系统。以普通摄像头所采集的视频图像为输入，以JETSONAGX XAVIER作为YOLO-bal算法的开发平台，构建了一个边缘计算系统。最后对设计的系统进行了验证与测试。实验结果表明，我们设计的YOLO-bal算法在XAVIER能够实现42.1%的mAP，同时满足了实时性要求，达到了48.8FPS。
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