為全力備戰(zhàn)2024年全國大學(xué)生嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)競賽，嵌入式夢(mèng)想社團(tuán)于9月28日同步開展"智能視覺算法與通信系統(tǒng)開發(fā)"深度實(shí)訓(xùn)及"智能視覺算法開發(fā)實(shí)戰(zhàn)"專題培訓(xùn)。活動(dòng)通過多場景模擬與跨平臺(tái)開發(fā)，系統(tǒng)性提升成員在復(fù)雜環(huán)境下的技術(shù)攻堅(jiān)能力。
在通信系統(tǒng)開發(fā)環(huán)節(jié)，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地構(gòu)建基于Ubuntu虛擬機(jī)的C/S架構(gòu)系統(tǒng)，采用WebSocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)服務(wù)端與客戶端實(shí)時(shí)通信。針對(duì)社區(qū)安防場景，學(xué)員基于YOLOv5算法開發(fā)人員檢測模型，當(dāng)識(shí)別到異常人員時(shí)，系統(tǒng)在200ms內(nèi)完成告警信息及抓拍畫面推送。測試中，樹莓派4B平臺(tái)服務(wù)器成功實(shí)現(xiàn)32路視頻流并發(fā)處理，結(jié)合OpenCV光流算法與YOLOv5的雙重校驗(yàn)機(jī)制，將誤報(bào)率壓縮至1.2%。該邊緣計(jì)算模塊已部署至校內(nèi)實(shí)驗(yàn)室監(jiān)控系統(tǒng)，累計(jì)識(shí)別未授權(quán)事件17次。
在火災(zāi)預(yù)警場景中，學(xué)員利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，僅用200張定制數(shù)據(jù)集即完成火焰檢測模型訓(xùn)練，準(zhǔn)確率達(dá)92.7%。現(xiàn)場展示的"嵌入式低算力優(yōu)化方案"通過模型剪枝與INT8量化技術(shù)，將YOLOv5s模型壓縮至1.8MB，在樹莓派4B平臺(tái)實(shí)現(xiàn)25幀/秒的實(shí)時(shí)檢測，該成果已應(yīng)用于校內(nèi)智能垃圾分類系統(tǒng)，并入圍全國綠色技術(shù)創(chuàng)新大賽復(fù)賽。
本次活動(dòng)突破性整合"云-邊協(xié)同"架構(gòu)，學(xué)員可通過社團(tuán)搭建的GPU虛擬化平臺(tái)遠(yuǎn)程調(diào)用算力資源。新推出的"模型輕量化工具鏈"支持將TensorRT加速的YOLOv5模型封裝為Docker鏡像，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)一鍵部署。值得關(guān)注的是，通信系統(tǒng)中開發(fā)的智慧社區(qū)監(jiān)管模塊與火災(zāi)預(yù)警模塊，已通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)，構(gòu)建出多場景安防解決方案原型。
