轻量化AI 模型在实时图像识别中的应用探索

作　　者： 李哲

摘　　要： 随着图像识别技术的快速发展，轻量化 AI 模型逐渐成为实时处理场景的重要研究方向。通过降低模型参数量和计算复杂度，在保证识别精度的同时实现更高效的计算性能，针对移动终端等资源受限设备的需求，采用模型剪枝、知识蒸馏等技术手段，构建适应不同应用场景的轻量级网络架构，结合量化压缩和模型优化方法，在边缘计算环境下取得良好的实时性能表现，基于实验验证和性能测试，轻量化模型在准确率和延迟性能上达到平衡，为实时图像识别应用提供新的技术思路。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-12