Resumen

Debido a la limitación del consumo de energía y consumo de potencia, la plataforma embebida no puede cumplir con los requisitos de tiempo real del algoritmo de detección de peatones de imagen de infrarrojo lejano. Para resolver este problema, este artículo propone un nuevo algoritmo de detección de peatones infrarrojos en tiempo real (RepVGG-YOLOv4, Rep-YOLO), que utiliza RepVGG para reconstruir la red de base YOLOv4, reduce la cantidad de parámetros del modelo y cálculos, e incrementa la velocidad de detección de objetivos; utilizando el agrupamiento espacial piramidal espacial (SPP) se obtiene información de campo receptivo diferente para mejorar la precisión de detección del modelo; utilizando el método de compresión de poda de canales se reducen los parámetros redundantes, el tamaño del modelo y la complejidad computacional. Los resultados experimentales muestran que en comparación con el algoritmo de detección de objetivos YOLOv4, el algoritmo Rep-YOLO reduce el

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Consumo de energía; Requisitos de tiempo real; Algoritmo de detección de peatones por infrarrojos; RepVGG-YOLOv4; Poda de canales; Precisión de detección de modelos
• Keywords:Energy consumption; Real-time requirements; Infrared pedestrian detection algorithm; RepVGG-YOLOv4; Channel pruning; Model detection accuracy