面向边缘设备的自适应特征融合与任务动态对齐实时目标检测系统EdgeSight

为解决边缘设备实时目标检测中精度与计算效率难以平衡的难题，吉林科研团队创新性提出EdgeSight框架。该研究通过集成RepViTBlock增强特征提取、采用TDADH（Deformable ConvNet V2）优化任务对齐、结合LAMP剪枝与CWD/BCKD知识蒸馏技术，在保持模型轻量化（<5MB）的同时实现mAP提升12.3%，为智能安防、自动驾驶等场景提供高效解决方案。

　　

在智能安防摄像头和自动驾驶汽车日益普及的今天，边缘设备实时目标检测技术正面临"算力焦虑"——传统的Faster R-CNN、SSD等模型虽精度优异，却难以在手机、无人机等资源受限设备上流畅运行。当前主流解决方案往往陷入"鱼与熊掌不可得兼"的困境：要么通过模型剪枝、量化获得轻量化模型却牺牲精度，要么维持高精度导致计算延迟剧增。这种矛盾严重制约了智能技术在边缘端的落地应用，特别是在需要实时响应的公共安全、车路协同等关键领域。

吉林科研团队在《Expert Systems with Applications》发表的这项研究，给出了突破性的解决方案。研究人员创造性地将视觉Transformer的注意力机制与卷积神经网络优势相融合，开发出名为EdgeSight的新型框架。该工作最引人注目的创新在于其"双轮驱动"策略：一方面通过RepViTBlock重构特征提取模块，利用循环注意力机制捕捉长程依赖；另一方面设计任务动态对齐检测头（TDADH），借助DCNv2的可变形卷积特性，使分类与定位两个子任务能自适应调整感受野。配合LAMP层自适应剪枝和跨任务知识蒸馏（BCKD）技术，最终在模型体积压缩87%的情况下，反而将检测精度提升至新高度。

关键技术路线包含：1）基于ImageNet-1K预训练的RepViTBlock特征提取架构；2）采用COCO、VOC等基准数据集验证的TDADH检测头；3）结合GFLOPs约束的LAMP剪枝策略；4）利用教师-学生框架实施的CWD和BCKD蒸馏方法。研究特别注重实际部署需求，所有实验均在Jetson Nano等典型边缘设备上完成实时性验证。

【特征提取模块创新】通过将RepViTBlock嵌入C2f模块，相比传统MobileNetV3提升特征表征能力23.6%，而计算开销仅增加5.8%。其中SE（Squeeze-and-Excitation）机制与深度可分离卷积的协同设计，有效解决了边缘设备处理高维特征的瓶颈问题。

【任务动态对齐机制】TDADH的消融实验显示，采用DCNv2的动态感受野调整使小目标检测AP_s提升9.4%，同时将分类-定位任务冲突降低31.2%。可视化分析证实，该机制能根据目标尺度自动调节特征关注区域，在复杂街景中显著改善遮挡物体的识别率。

【模型压缩效果】LAMP剪枝策略在ResNet18骨干网络上实现78.3%参数裁剪，配合8-bit量化后模型体积仅4.7MB。值得关注的是，通过BCKD蒸馏技术，压缩后模型在NightOwls夜间数据集上保持92%的原模型精度，突破性地解决了剪枝导致的夜间场景性能骤降问题。

【跨场景验证】在自主构建的JLU-EdgeBenchmark多场景测试集上，EdgeSight以47FPS的实时性能达成71.2mAP，较YOLOv5s提升12.3个点。特别是在雨雾天气条件下，凭借RepViTBlock的多尺度特征融合能力，误检率降低达38.7%。

这项研究的突破性价值在于首次实现边缘端检测模型"不妥协"的优化：既不牺牲精度换取速度，也不增加功耗维持性能。其提出的C2f-RepViTBlock结构为轻量化网络设计提供新范式，TDADH机制更开创性地解决检测任务固有冲突问题。实际部署数据显示，在吉林某智慧城市项目中，搭载EdgeSight的监控设备将违法识别响应时间从2.1秒缩短至0.3秒，同时降低90%的服务器通信开销。

未来研究可沿三个方向拓展：一是探索RepViTBlock在3D点云检测中的迁移应用；二是开发面向神经形态芯片的TDADH硬件适配方案；三是建立边缘检测模型的动态能耗预测模型。这项工作不仅为边缘智能提供关键技术支撑，其"任务感知"的设计理念更对医疗影像分析等跨领域应用具有重要启示意义。