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面向钻蛀振动实时侦听的深度学习模型压缩

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[目的]基于深度学习的钻蛀振动识别模型结合边缘计算可实现林业蛀干害虫钻蛀振动长期监测和实时预警,但要求大幅压缩智能识别模型的参数量和运算量.本研究采用深度学习模型压缩算法,在不损失精度的前提下,对已有的钻蛀振动识别模型进行压缩,减小模型的体积并提升模型在嵌入式平台的识别速度.[方法]首先采集双条杉天牛钻蛀振动和背景噪声两类信号训练人工设计的5层卷积神经网络BoringNet,得到钻蛀振动识别模型;然后分别使用不同裁剪率的滤波器裁剪、模型量化、多目标知识蒸馏对钻蛀振动识别模型进行压缩;最后设计上述压缩算法的组合策略,联合使用3种算法对蛀振动识别模型进行压缩,探究多种组合的模型压缩效果.[结果]3种模型压缩算法组合,裁剪率为60％时模型达到最优,此时模型计算量和参数量分别从原模型的18.06×106次和0.54×106个降低为3.01×106次和0.09×106个,模型体积从2200 kB压缩至134.9 kB,树莓派3B+上的识别时间由原模型的9.04 ms降低至1.65 ms,而模型精度仍能达到99.29％,提升了0.5％.[结论]本研究的深度学习模型压缩方法,可以针对钻蛀振动侦听场景大幅压缩模型参数量和运算量,在保证准确率的前提下实现嵌入式平台的实时识别,促进钻蛀振动识别模型从工作站试验到野外实地部署的转变,为钻蛀振动识别的边缘计算奠定基础.
Deep learning model compression for real-time listening of boring vibration

张海燕、袁明帅、蒋琦、孙钰、崔剑、任利利、骆有庆

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北京林业大学信息学院,国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心,北京 100083

北京林业大学林学院,北京 100083

北京航空航天大学网络空间安全学院,北京 100191

深度学习 边缘计算 钻蛀振动识别 模型压缩 模型压缩算法组合

北京市科技计划

Z191100008519004

2021

10.12171/j.1000-1522.20200100

北京林业大学学报
北京林业大学

北京林业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.237
ISSN：1000-1522
年,卷(期)：2021.43(6)
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