一种基于大小模型协同与分布式边缘计算的多目标检测方法

本发明公开一种基于大小模型协同与分布式边缘计算的多目标检测方法，属于边缘计算与计算机视觉领域。将输入图像切分为多个子图块，建立局部坐标与全局坐标的映射关系；多个边缘节点用目标检测小模型分别推理，输出目标边界框、类别置信度及特征向量；主控节点将检测结果映射至全局坐标，构建跨图块候选匹配集合，基于空间约束与特征相似度判定并融合，实现目标身份关联、重识别及截断目标重建；对低置信度、图块边界及匹配歧义目标，在主控节点按需调用目标检测大模型二次检测与校正，输出全局一致的检测结果及目标身份标识。该方法减少重复目标、目标截断及身份关联错误对结果的影响，降低主控计算负载和数据传输量，兼顾实时性与准确性。