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轻量化 YOLO 通过模型精简 + 部署适配 + 端云分工，在保证养殖场景核心检测需求（如畜禽计数、异常行为识别）的前提下，适配边缘设备的算力与功耗约束。
1. 模型轻量化改造：适配边缘算力上限
采用剪枝、量化（INT8/FP16）、知识蒸馏等技术，削减冗余参数，降低计算量。
针对养殖场景优化 backbone（如用 MobileNet、ShuffleNet 替代 DarkNet），减少特征提取层复杂度。
聚焦核心检测目标（如猪、鸡、牛羊），精简锚框设计，避免无效计算。
2. 边缘部署适配优化：解决场景特殊约束
算子级优化：基于 TensorRT、ONNX Runtime 等框架，对模型进行算子融合、层融合，提升推理速度。
硬件适配：针对边缘网关、嵌入式盒子（如 Jetson Nano、RK3588）的 CPU/GPU/NPU 架构，定制编译模型。
功耗控制：通过动态调整推理帧率（非关键时段降帧）、关闭冗余算力核心，适配养殖场景断电风险与低功耗需求。
3. 端云协同分工：发挥两端优势
端侧：负责实时检测（如畜禽异常倒地、围栏越界）、数据预处理（图像压缩、关键帧提取），仅上传核心数据（异常事件截图、统计结果）。
云侧：接收端侧数据，进行批量分析（种群生长趋势、疫病风险预警）、模型迭代（基于新增数据微调轻量化 YOLO），将优化后的模型下发端侧更新。
断网兜底：端侧本地缓存关键检测结果，网络恢复后同步至云端，保证数据不丢失。
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