养殖场景轻量化 YOLO 端云协同部署实施方案框架

一、方案核心目标

以 “低算力适配、高实时性、低成本落地” 为核心，实现养殖场景（猪 / 鸡 / 牛羊等）的畜禽计数、异常行为识别（倒地、越界）、环境异常监测，适配边缘设备部署与端云协同调度。

二、前期准备：场景与设备适配

1. 养殖场景需求拆解

核心检测目标：明确畜禽品类、关键行为（如仔猪腹泻、成猪倒地、鸡群扎堆）、环境目标（如饲料余量、围栏边界）。

环境约束：养殖棚舍光照多变（逆光 / 弱光）、粉尘多、设备需防尘防潮、支持断网运行。

性能阈值：端侧推理帧率≥10FPS、检测准确率≥85%、单设备支持多摄像头（≤4 路 1080P 视频）。

2. 设备选型清单

三、轻量化 YOLO 模型适配流程

1. 模型选型与改造

基础模型：选用 YOLOv8-nano/YOLOv9-tiny 作为基准模型，兼顾精度与速度。

轻量化技术组合：

量化：INT8 量化压缩模型体积，降低计算量（精度损失≤3%）。

剪枝：移除冗余卷积层、通道，保留核心特征提取能力。

backbone 替换：用 MobileNetV3-Small 替代原始 backbone，减少参数量 60% 以上。

场景定制：基于养殖场景数据集（标注畜禽、异常行为样本），进行微调训练，优化小目标检测效果。

2. 模型部署适配

格式转换：将训练好的模型转换为 ONNX 格式，再通过 TensorRT（NVIDIA 设备）/RKNN Toolkit（瑞芯微设备）编译为硬件适配格式。

算子优化：融合 Conv+BN+Relu 算子，减少推理时的内存访问开销。

推理引擎选型：端侧用 TensorRT/ONNX Runtime-Lite，云侧用 PyTorch TensorRT 加速批量推理。

四、端云协同架构部署步骤

1. 端侧部署（养殖棚舍本地）

摄像头安装：按棚舍大小布置摄像头（每 50㎡1 台），确保无监控死角，固定高度 2-3 米。

边缘设备调试：将编译后的轻量化 YOLO 模型部署至边缘盒子，配置视频流输入（RTSP 协议）。

本地逻辑开发：实现实时检测、关键帧提取、异常事件触发（如倒地行为→本地声光报警）、核心数据缓存（断网时存储 7 天内异常数据）。

2. 云侧部署（远程服务器 / 公有云）

云平台搭建：部署数据接收服务（MQTT 协议）、数据库（存储检测统计结果、异常截图）、可视化后台（展示种群数量、异常记录）。

模型管理模块：接收端侧上传的新增标注数据，定期（如每周）微调轻量化模型，生成优化版本。

下发更新机制：云侧将优化后的模型打包，通过增量更新方式下发至端侧，端侧在非检测高峰时段完成更新。

3. 协同逻辑配置

数据传输策略：端侧仅上传异常事件（截图 + 时间戳）、每日计数统计结果，避免原始视频流占用带宽。

断网兜底：端侧本地存储关键数据，网络恢复后自动同步至云侧，补全数据链条。

算力调度：云侧根据端侧设备负载（如多摄像头同时检测时算力不足），临时接管部分非实时检测任务（如历史视频回溯分析）。

五、性能测试与落地优化

1. 核心测试指标

端侧性能：推理帧率（≥10FPS）、单帧推理耗时（≤100ms）、设备功耗（≤15W）、断网运行时长（≥7 天）。

检测精度：畜禽计数误差（≤5%）、异常行为识别准确率（≥85%）、误报率（≤10%）。

协同效率：数据同步延迟（≤3s）、模型更新耗时（≤10 分钟）。

2. 落地优化方向

环境适配：针对棚舍逆光、粉尘导致的检测精度下降，增加图像预处理模块（去雾、曝光校正）。

算力动态调整：根据畜禽活动高峰（如喂食时段）提升推理帧率，夜间低活动时段降帧至 5FPS，降低功耗。

模型迭代：基于实际养殖场景的新增数据（如不同生长阶段的畜禽特征），持续微调模型，提升泛化能力。