轻量化裸土识别算法部署包：涵盖模型量化工具、Docker 部署脚本及点位规划模板

一、模型量化工具包（含操作指南）

1. 核心工具清单

2. 量化操作步骤（以 MobileNetV3 为例）

# 1. 加载预训练模型

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model("mobilenetv3_soil_base.h5")

# 2. 准备校准数据集（100张工地裸土样本）

calib_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_calib, y_calib)).batch(8)

# 3. INT8量化

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

converter.representative_dataset = lambda: calib_ds

tflite_quant_model = converter.convert()

# 4. 保存量化模型

with open("mobilenetv3_soil_quant_int8.tflite", "wb") as f:

f.write(tflite_quant_model)

3. 精度验证工具

提供quant_accuracy_check.py脚本，输入量化前后模型及测试集（LoveDA 子集 200 张），自动输出：

总体准确率（目标≥90%）

逆光 / 阴雨天场景准确率（目标≥89%）

小目标（≤5㎡裸土）漏检率（目标≤5%）

二、Docker 部署脚本集

1. Dockerfile（边缘设备适配版）

# 基础镜像（轻量Linux+Python）

FROM python:3.9-slim

# 安装依赖（精简版，避免冗余）

RUN pip install --no-cache-dir tflite-runtime opencv-python-headless lora-utils

# 复制模型与推理脚本

COPY mobilenetv3_soil_quant_int8.tflite /app/model/

COPY soil_detect.py /app/

# 暴露LoRa传输端口

EXPOSE 8888

# 启动命令（支持阈值参数调整）

CMD ["python", "/app/soil_detect.py", "--model_path", "/app/model/mobilenetv3_soil_quant_int8.tflite", "--threshold", "0.7", "--device", "/dev/video0"]

2. 一键部署脚本（deploy.sh）

#!/bin/bash

# 1. 构建镜像

docker build -t soil-detect:light .

# 2. 停止旧容器（若存在）

docker stop soil-detect-container 2>/dev/null

# 3. 启动新容器（挂载摄像头设备+SD卡存储）

docker run -d --name soil-detect-container \

--device /dev/video0:/dev/video0 \

-v /mnt/sdcard/soil_data:/app/data \

soil-detect:light

3. 云端管理平台部署（WebVM 版）

提供docker-compose.yml，含 3 个服务：

设备监控服务：实时查看边缘节点在线状态

数据统计服务：自动生成每日裸土面积报表

模型增量训练服务：每月自动加载新数据微调模型

三、点位规划模板

1. 固定相机点位规划 Excel 模板（关键字段）

2. 无人机航线规划模板（KML 格式，适配大疆无人机）

<kml>

<Document>

<name>工地裸土巡检航线</name>

<Placemark>

<name>网格航线参数</name>

<ExtendedData>

<Data name="altitude"><value>40</value></Data> <!-- 航高40米 -->

<Data name="strip_spacing"><value>25</value></Data> <!-- 条带间距25米 -->

<Data name="overlap"><value>85</value></Data> <!-- 垂直重叠率85% -->

</ExtendedData>

</Placemark>

<!-- 航线坐标点（示例，需替换为实际工地坐标） -->

<Placemark><Point><coordinates>116.321,39.912,40</coordinates></Point></Placemark>

<Placemark><Point><coordinates>116.325,39.912,40</coordinates></Point></Placemark>

</Document>

</kml>

3. 点位验证清单

相机点位：安装后通过camera_test.py脚本测试覆盖范围，确保无盲区

无人机航线：首次飞行后对比航拍图与固定相机数据，验证重叠区域一致性

数据同步：检查边缘节点与云端数据上传延迟（目标≤5 分钟）

四、部署校验与问题排查

1. 部署后校验清单

边缘设备推理速度：单帧处理≤32ms（通过infer_speed_test.sh测试）

裸土面积估算误差：与人工测量对比≤10%

LoRa 传输稳定性：连续 24 小时无数据丢失

极端天气适配：模拟阴雨天（遮挡镜头 1/3），识别准确率≥85%

2. 常见问题解决方案