基于相机聚类与流式主动蒸馏的可扩展视频目标检测框架研究

针对视频分析系统中模型更新成本高、扩展性差的问题，研究人员提出了一种基于相机聚类(CLUSTER)和流式主动蒸馏(SBAD)的框架CSBAD。通过Top-Confidence采样策略和跨域性能矩阵聚类方法，在保持K≤N个模型的情况下，使YOLOv8n模型的mAP50-95提升5.2%，显著降低了城市级CCTV系统的维护成本。该研究为边缘计算场景下的轻量化模型部署提供了新思路。

　　

在智慧城市建设和安防监控领域，部署大规模视频分析系统面临严峻挑战。传统深度神经网络(DNN)需要为每个摄像头单独训练专用模型，导致系统扩展时出现"模型爆炸"问题。据Beyer等人2022年研究显示，城市级CCTV系统需要持续更新模型以适应环境变化，但现有方法如Sculley等人2015年提出的独立模型方案，在摄像头数量N增加时会面临训练成本线性增长的问题。

针对这一难题，Manjah等人在2023年提出的流式主动蒸馏(SBAD)框架虽能减少标注成本，但仍需为每个摄像头维护独立模型。为此，来自比利时鲁汶大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表最新研究，创新性地将相机聚类技术与知识蒸馏相结合，开发出聚类流式主动蒸馏(CSBAD)框架。该研究通过Top-Confidence采样策略优化训练样本选择，并基于模型跨域性能矩阵实现自动相机分组，最终在保持较低训练成本的同时显著提升模型准确率。

研究采用三项关键技术：1)基于YOLOv8x6^COCO的伪标注生成；2)利用WALT数据集中9个摄像头的时空数据构建跨域性能矩阵；3)采用单链接层次聚类算法实现相机自动分组。通过控制样本预算B和聚类数K等关键参数，系统评估了不同配置下的模型性能。

研究结果部分，"6.1节 采样策略与样本预算的影响"显示，当B=1500时，Top-Confidence策略使YOLOv8n的mAP50-95达到0.61，较基线提升3.9%。"6.2节 确认偏差分析"证实，使用大型教师模型(68.2M参数)时，伪标注质量接近人工标注水平。"6.3节 聚类定义"通过交叉验证矩阵发现，模型在异源摄像头间的性能差异可达42%，为聚类提供依据。"6.4节 聚类与样本预算的关系"表明，在B=256时，K=2的聚类方案最优；而B=16时，单一通用模型(K=1)更有效。

在讨论部分，作者指出CSBAD成功实现了特异性-多样性的平衡：较小的K值适合数据稀缺场景，而较大的K值在充足计算资源下能发挥优势。值得注意的是，当采用K=ln(N)的渐进式聚类策略时，系统扩展性最佳，这对未来构建超大规模(N>100)视频分析系统具有重要指导意义。

该研究的创新点在于：首次将模型迁移性能作为聚类依据，提出可调节的K值机制来平衡训练成本与模型性能。正如Fox等人1997年提出的自适应系统理论所预测的，这种动态平衡策略为构建可持续演进的城市智能系统提供了关键技术支撑。未来工作将探索增量部署方案，通过模型参数聚合等方法进一步提升资源利用率。