一种轻量级多模型协同的边缘智能目标检测系统及方法

本发明提出一种轻量级多模型协同的边缘智能目标检测系统及方法，属于边缘目标检测技术领域，本发明为解决传统目标监测方案依赖云端服务器进行深度学习模型推理，不能在资源受限的边缘设备上实现高精度、低延迟的实时目标监测的问题，其中，检测系统包括：边缘计算模块、图像采集模块和存储模块。检测方法包括：采集待检测图像，并通过性能核心和能效核心调用IPS模块对采集图像进行预处理；对YOLO模型进行优化，并将预处理后的图像输入深度学习模型中；通过深度学习模型对预处理后的图像数据执行目标检测；将检测结果输入储存模块进行储存并上传至外设接口连接的设备进行可视化展示以及远程监控中心。