一种基于轻量化脑电模型进行边沿部署的方法及存储介质

本发明提供一种基于轻量化脑电模型进行边沿部署的方法及存储介质，本发明方法，包括：结合脑电信号复杂多变的特点，构建轻量化脑电模型；对构建的轻量化脑电模型进行训练，加速目标检测模型推理过程；将训练后的轻量化脑电模型进行边缘部署，实现快速高效的分类识别。本发明的技术方案解决了现有技术中的EEG运动想象识别模型计算量大，参数量大，计算时间过长，难以在基础计算机上部署，完成推理的问题。本发明将模型轻量化，加速模型的运转，完成模型的边缘部署。进行边缘部署能够降低模型造价成本，提高运行速度，增加隐私，具有高可用性。通过不断训练，学习过程中，模型的识别能力越来越准确，得到持续改进。