水下机器人端侧轻量化模型压缩方法及系统

本发明公开了水下机器人端侧轻量化模型压缩方法及系统，涉及模型压缩方法技术领域。本发明通过多类型传感器同步采集水下数据，经预处理后进行数据分类，利用互信息算法与注意力因子构建动态关联矩阵，计算数据全局关联度并量化模型层对数据的敏感程度；对敏感程度不同的模型层分别采用低秩分解或通道剪枝的分层压缩方案；通过反馈误差函数动态调整压缩率。系统包含数据采集与预处理模块、数据关联动态分析模块、压缩方案生成模块及模型压缩与反馈优化模块。该方案解决了传统静态模型压缩方案忽略数据实时关联导致的精度骤降与资源浪费问题，实现了算力受限的水下机器人端侧轻量化模型的压缩，保障了复杂水下环境下的推理实时性与稳定性。