一种模型压缩方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116776954A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310716586.0

    申请日:2023-06-15

    IPC分类号: G06N3/082 G06N3/08

    摘要: 本申请公开一种模型压缩方法、系统及存储介质,涉及模型压缩技术领域,能够提高模型压缩效率。具体方案包括:服务器接收客户端发送的可执行文件,可执行文件中包括:接口文件、调用文件、待压缩模型和待压缩模型的运行环境程序;接口文件用于获取训练数据集、验证数据集、损失函数和优化器;调用文件用于调用目标压缩程序;服务器确定待压缩模型的初始模型精度;服务器利用调用文件获取目标压缩程序,并利用目标压缩程序、损失函数和优化器对待压缩程序进行压缩,得到压缩模型;服务器确定压缩模型的压缩模型精度,若初始模型精度和压缩模型精度的精度差的绝对值小于预设阈值,则得到待压缩模型的目标压缩模型,并将目标压缩模型发送至客户端。

    电力机器人全局路径自动规划方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN118565486A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202411002216.1

    申请日:2024-07-25

    IPC分类号: G01C21/20 G01C21/00 G01S17/86

    摘要: 本发明涉及电力机器人技术领域,尤其涉及一种电力机器人全局路径自动规划方法、系统、设备及介质,包括构建稠密点云模型的图表示;根据电力机器人位姿信息和环境特征,为每个路径决策点构建决策条件树;遍历决策条件树的每个条件分支,利用图论算法在稠密点云模型的图表示中求解从电力机器人起点到各个巡检目标的最短路径,生成潜在预选路径集合;基于潜在预选路径集合构建路径依赖网络,确定路径间的条件依赖关系,并利用基于环境感知的动态路径优化算法进行迭代优化,获取最优巡检路径。本发明提出的方法不仅提高了路径规划的效率和适应性,而且增强了机器人在面对环境变化时的决策能力,确保电力机器人能够高效准确地完成巡检任务。