高精度轻量级目标检测产业应用,实现多类通信塔识别

在日常生活中,各种即时通讯早已是不可分割的一部分,而这一便捷服务的实现离不开各种通信塔。通信塔,主要用于运营商、广播电视等部门架设信号发射天线或微波传输设备。

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目前,全国已经拥有百万座通信塔,不同类别的通信塔,其维护方式和运营策略均不相同,因此为了保障无线通信系统的正常运行,用AI技术实时准确地识别通信塔并采取维护措施极其重要。

但在真实的产业中,通信塔处于露天环境,周围干扰信息较多;部分类别的通信塔外观相似度很高,如下图;下雨、下雪、强光、阴天等环境,对于通信塔的高精度识别都具有严重影响。

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高效准确的塔型识别关乎国家每年高达数亿元的收入与支出,那如何对通信塔进行准确地实时识别呢?

飞桨产业实践范例库开源通信塔识别场景应用,提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程,有效解决了户外复杂环境下高精度目标检测的问题,对于高长宽比目标物、高实时性要求的场景有很好的参考意义,比如城市治理中的建筑物检测

项目链接https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning所有源码及教程均已开源欢迎大家star鼓励~

项目难点

  • 数据方面,部分类别塔身外观相似度高、露天环境干扰信息多,易导致误检;
  • 模型方面,目标检测模型众多,如何快速选择最契合场景的优秀算法?
  • 部署方面,想要便携又易用,手机端的高效部署如何实现?

项目方案

基于上述难点,我们与中国铁塔股份有限公司就通信塔识别项目开展了合作研发。经过多次业务场景讨论和模型效果验证,最终选用飞桨目标检测开发套件PaddleDetection中的PP-PicoDet模型进行训练与优化。

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方案优化:

在优化方面,尝试了以下模型优化策略:迁移学习(预训练模型)、修改Loss、学习率、量化训练,下表详细展示了不同的实验结果(在麒麟980移动端测试速度):

方案 模型 推理时间/ms mAP0.5
1 PP-PicoDet(Baseline) - 90.6%
2 PP-PicoDet+COCO预训练 125 94.7%
3 PP-PicoDet+COCO预训练+修改loss - 94.5%
4 PP-PicoDet+COCO预训练+调小lr - 94.7%
5 PP-PicoDet+COCO预训练+修改lr再训练 - 94.9%
6 PP-PicoDet+COCO预训练+量化 78 94.5%

项目效果:

根据实验结果,我们推荐方案6使用PP-PicoDet+COCO预训练模型+量化训练的模型,mAP达到94.5%的同时,预测速度可提升至78ms,实现了速度与精度的平衡

另外,我们发现其他优化策略几乎没有提升精度,这是因为PP-PicoDet网络本身已经包含了目前得到验证的最优策略,如自研的轻量级骨干网络、激活函数、高效数据增强等,已经达到了目前开源模型的最优性能,因此很难再仅通过叠加策略大幅提升模型精度。具体的模型调优思路,欢迎大家锁定直播!

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部署方案:

在模型部署上,PaddleDetection支持飞桨轻量化推理引擎PaddleLite,可以轻松实现高性能端侧部署。同时也支持ONNX转出,适配MNN/NCNN/OpenVINO等预测库。不仅如此,我们还提供了完备的Android部署方案和demo,方便开发者能够参考快速进行端侧效果验证。

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  • 真实产业场景:与实际具有AI应用的企业合作共建,选取企业高频需求的AI应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等;
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精彩课程预告

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