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专利摘要显示,本发明公开了一种基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式方法及系统。该方法通过构建集成可重构卷积与通道注意力的轻量化特征提取模块、采用分组卷积与跨阶段连接的多尺度特征融合网络以及配置专注于不同尺寸病害的三层级预测头,显著提升了对细微病害的特征感知与定位能力。模型训练采用融合分类、回归与注意力感知的复合损失函数,并结合课程学习、难例挖掘等自适应策略进行优化。最后通过网络剪枝、量化与知识蒸馏技术压缩模型规模,最终部署于边缘计算设备,利用推理加速引擎实现道路病害的高精度、低延迟实时检测与响应。本发明有效解决了现有技术在嵌入式终端上对道路小目标病害检测精度低、速度慢的难题。
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