探讨了 AI 大模型在无人机巡检中的应用，针对图像模糊、小目标检测及实时性三大痛点，对比了多种算法并选用 YOLOv7+ViT 混合架构。通过 Albumentations 数据增强、通道剪枝与知识蒸馏实现模型轻量化，并利用 TensorRT 进行 INT8 量化优化。实测显示，在 Jetson Xavier NX 上剪枝加 INT8 方案可将延迟降至 9.5ms，显存占用减少至 310MB。文章还分享了内存泄漏排查、多相机同步及热更新等实战经验。
在电力线路巡检、农业病虫害监测等场景中，无人机采集的图像往往面临三大核心挑战：
以某省电网实际案例为例，使用传统方法时：
| 模型 | [email protected] | 参数量 (M) | 推理速度 (FPS) | 显存占用 (MB) |
|---|---|---|---|---|
| Faster R-CNN | 0.72 | 136 | 8 | 2100 |
| YOLOv5s | 0.68 | 7.2 | 45 | 850 |
| Swin-Tiny | 0.75 | 28 | 22 | 1200 |
| YOLOv7+ViT | 0.81 | 19.3 | 32 | 1100 |
选择 YOLOv7 作为基础框架，融入 Transformer 模块的三大理由：
关键改进点：
使用 Albumentations 构建增强流水线：
import albumentations as A
train_transform = A.Compose([
A.RandomSunFlare(flare_roi=(0,0,1,1), angle_lower=0.5, p=0.2),
A.MultiplicativeNoise(multiplier=[0.9,1.1], p=0.5),
A.RandomShadow(shadow_roi=(0,0.5,1,1), p=0.3),
A.CLAHE(clip_limit=3.0, p=1.0),
A.RandomGridShuffle(grid=(3,3), p=0.5),
A.PixelDropout(dropout_prob=0.01, p=0.2)
])
特殊处理技巧：
通道剪枝流程：
知识蒸馏设计：
损失函数：
loss = 0.7*det_loss + 0.2*kl_div + 0.1*feature_mimic
关键优化步骤：
引擎构建参数：
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.STRICT_TYPES)
INT8 量化校准：
trtexec --onnx=model.onnx --int8 --calib=./calib_images/
导出 ONNX 时设置动态轴：
torch.onnx.export(
model, dummy_input,
dynamic_axes={'images': {0: 'batch'}, 'output': {0: 'batch'}}
)
class DroneDataset(Dataset):
def __init__(self, img_dir, transform=None, tile_size=1024):
self.tiles = []
for img_path in Path(img_dir).glob('*.jpg'):
img = cv2.imread(str(img_path))
h, w = img.shape[:2]
for i in range(0, h, tile_size):
for j in range(0, w, tile_size):
tile = img[i:i+tile_size, j:j+tile_size]
if tile.shape[0] == tile.shape[1] == tile_size:
self.tiles.append(tile)
def __getitem__(self, idx):
tile = self.tiles[idx]
if self.transform:
tile = self.transform(image=tile)['image']
return tile
class ViTAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, heads=8):
super().__init__()
self.heads = heads
self.scale = (dim // heads) ** -0.5
self.qkv = nn.Linear(dim, dim*3)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
def forward(self, x):
B, C, H, W = x.shape
x = x.flatten(2).transpose(1,2) # [B, N, C]
qkv = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
q, k, v = map(lambda t: t.view(B, -1, self.heads, C//self.heads).transpose(1,2), qkv)
attn = (q @ k.transpose(-2,-1)) * self.scale
attn = attn.softmax(dim=-1)
out = (attn @ v).transpose(1,2).reshape(B, H*W, C)
return self.proj(out).transpose(1,2).view(B, C, H, W)
在 Jetson Xavier NX（15W 模式）的测试数据：
| 优化阶段 | 精度 (mAP) | 延迟 (ms) | 显存 (MB) | 功耗 (W) |
|---|---|---|---|---|
| 原始模型 | 0.81 | 45.2 | 1100 | 12.3 |
| FP16 量化 | 0.80 | 28.7 | 680 | 9.8 |
| INT8 量化 | 0.78 | 16.3 | 420 | 7.2 |
| 剪枝+INT8 | 0.76 | 9.5 | 310 | 5.1 |
关键发现：
常见问题场景：
解决方案：
import torch
import gc
def clean_memory():
torch.cuda.empty_cache()
gc.collect()
# 对于 OpenCV
cv2.destroyAllWindows()
硬件层面：
软件方案：
def align_timestamps(images, max_offset=0.1):
timestamps = [exif.get('DateTimeOriginal') for img in images]
base_time = min(timestamps)
aligned = []
for img, ts in zip(images, timestamps):
if abs(ts - base_time) <= max_offset:
aligned.append(img)
return aligned
零停机部署架构：
class ModelRouter:
def __init__(self):
self.models = {'v1': load_model(), 'v2': None}
def update(self, new_model_path):
self.models['v2'] = load_model(new_model_path)
# 原子操作切换版本
self.models['v1'], self.models['v2'] = self.models['v2'], None
当巡检目标动态变化时（如新增设备类型、季节性病虫害更替），如何平衡模型的泛化性与专用性？以下是几个可能的探索方向：
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