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作者：章曙光;张文韬;刘洋;唐锐;
单位：安徽建筑大学电子与信息工程学院;
摘要：由于电动车入户充电易造成火灾风险，传统的视频检测方法需要进行数据上传，易造成数据丢失和高延时。针对上述问题，这里提出一种可在嵌入式设备上运行的改进MobileNet-SSD方法，用于识别电梯内电动车目标。在数据预处理阶段，采用CycleGAN方法进行数据增强以提高模型的泛化能力，针对MobileNet网络计算量过大的问题，这里提出引入宽度乘数和分辨率乘数作为超参数以降低模型运算量，经BOHB(Hyperband-Bayesian Optimization)方法对超参数进行优化后获取最优超参数组合。同时为解决权重无法更新和信息丢失问题，用LReLU取代ReLU作为模型的激活函数。实验结果表明，这里的改进MobileNet-SSD算法能在嵌入式设备上快速、准确地识别电动车目标，改进后的MobileNetSSD模型能将原SSD模型的map提高6%，响应延迟降低20%。
关键词：边缘计算;;MobileNet-SSD;;电动车识别;;BOHB
基金资助：赛尔网络下一代互联网创新项目（NGII20190602）;; 安徽省教育厅自然科学重点项目（KJ2016A155）
