十分之一参数量
利用多尺度可分离卷积与广播自注意力，在边缘设备上实现高精度管道泄漏识别。
Yang, Wu · Lu, Jingyi · Zhou, Yina · 杨丹迪 · Yingtao, Zhang · 郭玉波
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026
采用多尺度可分离卷积和广播自注意力，严格控制参数数量的同时保留多尺度局部特征和全局上下文。
回溯原型网络利用历史原型缓冲区动态优化类别原型，增强泄漏信号特征表征，实现0.4 mm至10 mm孔径的高精度识别。
模型参数量仅为MobileNet的十分之一，适合在计算资源受限的边缘设备上运行，支持实时泄漏监测。