基于混合精度量化视觉大模型的道路安全预警方法及系统

本发明公开了一种基于混合精度量化视觉大模型的道路安全预警方法及系统,方法包括：收集道路行车安全视频与图片，经预处理、数据增强及标注形成多样化数据集。选用预训练视觉大模型作为教师模型，微调后提取输出层与中间层知识并加权关键特征，同时以轻量级神经网络为学生模型，接收同输入并输出预测及中间特征图。将数据输入两模型，学生模型进行混合精度量化前向传播，构建含任务、知识蒸馏、量化学习损失的总损失函数，通过反向传播更新参数。训练完成后导出量化模型，部署至边缘计算平台实现安全预警。使轻量化模型能够在车载路侧等边缘设备上实现快速推理，解决了传统模型压缩方法中性能与效率难以兼顾的问题。