YOLOv11 模型轻量化挑战：边缘计算设备部署优化方案​

 一、引言    

         随着物联网、人工智能技术的迅猛发展，边缘计算在众多领域的应用愈发广泛。边缘计算旨在将数据处理从云端下沉到靠近数据源的网络边缘设备，以降低网络传输延迟、减少云端带宽依赖并增强数据隐私性。在边缘计算的各类应用场景中，目标检测技术至关重要，而 YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的检测能力备受关注。作为 YOLO 系列的最新迭代，YOLOv11 在 2024 年 9 月由 Ultralytics 团队发布，它延续了该系列 “一次扫描” 的核心设计理念，并在多个维度实现了突破性进展。然而，要将 YOLOv11 成功部署到资源受限的边缘计算设备上，仍面临诸多挑战，其中模型轻量化是关键所在。​

二、边缘计算设备对 YOLOv11 模型轻量化的需求​

（一）应用场景驱动​

        工业检测：在工业生产线上，实时检测产品缺陷、识别零部件等任务对检测速度和准确性要求极高。例如，汽车制造企业利用边缘计算设备搭载目标检测模型，对生产线上的汽车零部件进行实时检测，确保产品质量。若检测延迟过高，可能导致大量不合格产品流出，造成经济损失。采用边缘计算的 YOLO 数字识别系统在 ATM 机监控场景中，将误识别率降低了 62%，同时功耗仅为云端方案的 1/8。而 YOLOv11 若能在边缘设备高效运行，可进一步提升检测效率和准确性。

        智能安防：安防监控领域需要对大量视频流进行实时分析，及时发现异常情况。在智慧城市建设中，遍布城市各个角落的摄像头产生海量视频数据，通过边缘计算设备进行本地处理，可快速识别出人员、车辆、异常行为等信息，无需将大量数据传输到云端，既能提高响应速度，又能保障数据安全。搭载 YOLOv11 - m 的边缘分析摄像机将人脸识别准确率提升至 98.7%，同时将单设备年耗电量控制在 35 度以内，充分体现了边缘计算在安防领域的优势以及对轻量化模型的需求。​

        自动驾驶：车载系统需要在极短时间内对道路上的各种目标进行检测和识别，如行人、车辆、交通标志等，以保障行车安全。自动驾驶场景中，车载边缘计算单元使用 YOLOv11 - l 模型，在 100ms 内完成 200 米范围内的多目标检测，功耗仅为 45W。模型的轻量化能够减少车载计算设备的负担，提高检测实时性，对于自动驾驶的安全性至关重要。​

        智慧农业：在农业生产中，需要实时监测农作物的生长状况、病虫害情况等。搭载 YOLOv11 - n 的边缘计算盒子可实时识别病虫害，通过本地化处理将响应时间从秒级降至毫秒级，同时利用模型新增的旋转边界框功能准确捕捉叶片病斑的方位特征。这有助于及时采取措施，保障农作物的健康生长，提高农业生产效率，而轻量化模型是实现这一目标的关键。​