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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué);杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利用于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120526134B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511030986.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)用于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化方法是由李哲暘;肖俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的低功耗嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化方法，屬于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域。本發(fā)明充分利用云端強(qiáng)大的計(jì)算資源進(jìn)行高精度圖像標(biāo)定，同時(shí)在云端進(jìn)行超網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和量化初始化配置。之后，在端側(cè)通過多步迭代的方式找到在精度和效率之間平衡的最優(yōu)子網(wǎng)絡(luò)，采用跨精度蒸餾優(yōu)化利用高精度模型指導(dǎo)低精度模型的訓(xùn)練，優(yōu)化量化參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以緩解量化帶來的精度損失，實(shí)現(xiàn)資源受限平臺(tái)上的高效運(yùn)行。

本發(fā)明授權(quán)用于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、從無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)上獲取由無人機(jī)掛載的攝像頭拍攝的多段視頻數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)覆蓋所需檢測(cè)的工作場(chǎng)景和目標(biāo)種類； S2、將視頻數(shù)據(jù)回傳到云端，由部署在云端的開放詞匯視覺大模型標(biāo)定視頻數(shù)據(jù)中的目標(biāo)類別，得到包含邊界框、目標(biāo)類別標(biāo)簽和置信度的標(biāo)定結(jié)果； S3、云端將標(biāo)定結(jié)果作為真實(shí)標(biāo)簽，由視頻數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽形成數(shù)據(jù)集并回傳至無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)； S4、云端采用與無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)部署的相同結(jié)構(gòu)的浮點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行推理，得到浮點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一層中各個(gè)輸出通道的權(quán)重?cái)?shù)值范圍統(tǒng)計(jì)結(jié)果和激活輸出的數(shù)值范圍統(tǒng)計(jì)結(jié)果，進(jìn)而形成浮點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化超參數(shù)； S5、云端根據(jù)浮點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化超參數(shù)，計(jì)算出浮點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)內(nèi)存帶寬約束下能夠支持的最高精度的量化超參數(shù)，云端在最高精度的量化超參數(shù)下對(duì)浮點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行量化，得到最高精度定點(diǎn)化網(wǎng)絡(luò)； S6、云端以最高精度定點(diǎn)化網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，構(gòu)建量化超網(wǎng)絡(luò)并由標(biāo)準(zhǔn)定點(diǎn)化方法對(duì)其進(jìn)行定點(diǎn)化，由最高精度的子網(wǎng)絡(luò)層生成低精度的子網(wǎng)絡(luò)層，將定點(diǎn)化后的量化超網(wǎng)絡(luò)傳輸載入無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)； S7、無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)以多步迭代的方式從定點(diǎn)化后的量化超網(wǎng)絡(luò)中選出性能最高的子網(wǎng)絡(luò)作為最優(yōu)子網(wǎng)絡(luò)，并按照網(wǎng)絡(luò)層級(jí)順序?qū)⒆顑?yōu)子網(wǎng)絡(luò)和最高精度定點(diǎn)化網(wǎng)絡(luò)劃分同樣層級(jí)的多個(gè)模塊，做交替推理并優(yōu)化最優(yōu)子網(wǎng)絡(luò)后重新載入優(yōu)化后的最優(yōu)子網(wǎng)絡(luò)，并將其作為實(shí)際檢測(cè)場(chǎng)景中的目標(biāo)檢測(cè)模型，用于對(duì)無人機(jī)拍攝到的待檢測(cè)圖像或者待檢測(cè)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，輸出檢測(cè)結(jié)果。

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