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摘要： 随着智慧安防与智能开锁需求的增长，锁芯内部结构的精准识别成为锁具维护、应急开锁及安防评估的关键。传统锁芯识别依赖人工经验，效率低且主观性强。本文提出一种基于云边协同细粒度图像分类的内窥锁芯快速识别方法。该方法利用内窥镜采集锁芯内部图像，通过部署于边缘设备（如手持终端）的轻量级卷积神经网络进行初步特征提取与快速预分类，实现锁芯大类（如A级、B级、C级）的实时识别。针对难以区分的子类（如同品牌不同型号），边缘设备将高分辨率疑似图像及提取的特征向量上传至云端。云端采用更深的、包含注意力机制与二阶池化的细粒度分类网络，对边缘上传的特征进行精细化分析，聚焦锁芯内部簧片、边柱、叶片等细微差异特征，实现精准识别，并将识别结果及模型更新参数下发至边缘端。为解决样本不足问题，云端集成生成对抗网络进行锁芯图像数据增强。测试表明，本方法在公开锁芯数据集与自建数据集上，%，%，%，为锁芯的智能化识别提供了高效、精准的解决方案。
关键词： 云边协同；细粒度图像分类；锁芯识别；内窥镜；注意力机制；生成对抗网络
1. 引言
锁具作为最基础、最广泛使用的安防产品，其核心安全性取决于锁芯结构的复杂程度。在锁具生产质检、售后维护、公安应急开锁、安防等级评估等场景中，快速、准确地识别锁芯类型至关重要。传统方法高度依赖锁匠或技术人员的经验，通过观察钥匙齿形或使用探针等手段进行判断，存在效率低下、一致性差、对人员技能要求高、且无法形成数字化记录等弊端。
随着计算机视觉技术的发展，基于图像的锁芯自动识别成为可能。内窥镜可深入锁芯内部，获取其精细结构图像，为自动识别提供了数据基础。然而，锁芯识别属于典型的细粒度图像分类问题：不同类别锁芯（如不同品牌、不同安全等级的锁芯）的整体外观可能相似，其区别仅在于簧片数量、边柱形状、叶片排列等局部细微特征。这使得通用图像分类模型难以取得理想效果。
此外，实际应用场景对识别系统提出了苛刻要求：一方面，需满足现场操作的实时性（如应急开锁），要求低延迟；另一方面，为确保识别准确性（如安防评估），又需要强大的计算能力进行精细特征分析。这构成了实时性与精准性之间的矛盾。
单纯的云端方案将图像传输至云端服务器识别，虽计算能力强，但受网络带宽和延迟限制，难以满足实时响应需求。单纯的边缘方案虽响应快、隐私性好，但受限于边缘设备计算资源，无法部署复杂的细粒度分类模型，识别精度有限。
云边协同计算框架为化解这一矛盾提供了理想架构。通过将任务合理分配在边缘和云端，充分利用边缘的低延迟和云端的强算力，实现效率与精度的平衡。本文将细粒度图像分类技术与云边协同架构相结合，针对内窥锁芯识别的特殊需求，设计了一套高效的识别方案，实现了锁芯的快速、精准识别。
2. 相关工作
细粒度图像分类
细粒度图像分类旨在区分属于同一基础类别（如鸟、狗、车）的不同子类别（如不同品种的鸟）。其核心挑战是类间差异小、类内差异大。主流方法可分为：
* 基于强监督信息的方法：依赖物体标注框、部件标注点等额外标注信息来引导模型关注区分性区域。如Part-based R-CNN。标注成本高。
* 基于弱监督信息的方法：仅使用图像级标签。这类方法通过注意力机制、特征激活图等方式自动定位关键区域。如双线性CNN、注意力卷积神经网络等，更适合实际应用。
云边协同
云边协同将云计算能力下沉到网络边缘，靠近数据源，协同完成计算任务。其典型模式为：边缘端负责数据采集、实时处理和快速响应；云端负责复杂计算、模型训练和全局管理。在图像识别领域，云边协同已应用于工业质检、无人巡检等场景，但在锁芯识别这一特定细粒度分类任务中尚属探索阶段。
锁芯识别技术现状
现有锁芯识别研究多集中于基于钥匙齿形的识别，或基于锁芯外观的粗分类。基于内窥图像进行锁芯细粒度识别的研究较少。少数研究尝试直接应用深度学习模型，但未充分考虑锁芯识别的细粒度特性以及实际部署中对实时性与精度的双重需求。
3. 基于云边协同的锁芯识别系统架构
本文提出的系统架构如图1所示，包含边缘端和云端两个部分，通过安全通信链路进行协同。
边缘端模块
边缘端部署于便携式设备（如加固平板、专用手持终端），集成内窥镜摄像头。其主要功能包括：
* 图像采集与预处理：控制内窥镜采集锁芯内部高清图像，并进行图像去噪、对比度增强、尺寸归一化等预处理。
* 轻量级快速分类：运行一个经过裁剪和优化的轻量级CNN模型（如MobileNetV3、ShuffleNetV2）。该模型能够快速对锁芯进行大类识别（例如，快速区分出这是A级锁芯还是B级锁芯）。
* 决策与上传：如果轻量级模型能以高置信度完成分类，则直接输出结果。若模型置信度低于预设阈值（表明可能是难样本或未见过的型号），则将该图像及其从中间层提取的特征向量（而非原始像素数据，以减少传输量）上传至云端。
* 结果接收与模型更新：接收云端返回的精细识别结果，并接收云端下发的模型增量更新参数，实现边缘模型的在线优化。
云端模块
云端拥有强大的计算和存储资源，负责核心计算与全局管理：
* 细粒度分类引擎：运行一个深层的、专为细粒度任务设计的CNN模型（如ResNet50/101、Vision Transformer等作为主干网络，并融入注意力机制、二阶特征交互模块）。该模型对边缘上传的难样本特征进行解码和深度分析，精准识别锁芯的具体型号。
* 数据增强与生成：利用生成对抗网络（如StyleGAN2）对稀缺类别的锁芯图像进行生成，扩充训练数据集，解决数据不平衡问题。
* 模型训练与优化：利用云端汇集的大量边缘数据，持续训练和优化细粒度分类模型，并生成适用于边缘设备的轻量级模型版本。
* 管理与接口：提供设备管理、任务调度、数据存储和API接口。
协同工作流程
1. 边缘触发：边缘设备采集图像，轻量模型进行快速分类。
2. 本地决策：高置信度结果直接输出；低置信度样本触发协同。
3. 特征上传：边缘端上传难样本的特征向量（及必要时的小图）。
4. 云端精识别：云端细粒度模型进行精准分析。
5. 结果下发：云端将识别结果及可能的模型更新下发至边缘端。
6. 边缘更新：边缘端更新本地模型和知识库。
这种流程确保了常见锁芯的瞬时识别，同时对疑难锁芯实现了高精度识别，平衡了效率与精度。
4. 细粒度锁芯识别算法设计
基于注意力机制的关键区域定位
锁芯的区别主要体现在局部细微结构上。本文在云端细粒度网络中引入注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）或自注意力机制，使网络能够自动学习并聚焦于簧片槽、边柱孔、叶片轮廓等具有区分性的关键部件区域，抑制背景干扰。
基于高阶特征交互的特征表示
细粒度识别需要捕捉细微的特征差异。双线性CNN通过计算两个不同CNN流提取的特征的外积来获取高阶统计信息，能有效表征局部特征间的关系，但计算量大。本文采用其改进版本，如紧凑双线性池化或采用二阶池化层，在保证区分能力的同时降低计算复杂度，增强对细微差异的捕捉能力。
损失函数设计
为促使类内紧凑和类间分离，在标准的交叉熵损失基础上，引入中心损失或三元组损失等度量学习损失函数。联合训练使得网络学习到的特征不仅可分，而且具有高度的判别性，进一步提升模型在细粒度任务上的性能。
中心损失函数示例：
( C = {i=1}^{m} | i - {y_i} |2^2 )
其中，( i ) 是第i个样本的特征，( {y_i} ) 是该样本所属类别 ( y_i ) 的特征中心。总损失为：
( = {CE} + {C} )
( {CE} ) 为交叉熵损失，( ) 为超参数。
5. 实验与结果分析
数据集与实验设置
* 数据集：收集了包含5个大类（A级、B级、C级、叶片锁、智能锁芯）、共计25个子型号的锁芯内窥图像数据集，图像总数约15，000张。按8：1：1划分训练集、验证集和测试集。
* 评价指标：Top-1准确率、识别耗时。
* 对比方案：
* 方案一（纯边缘）：在边缘端直接部署轻量级模型（MobileNetV3）进行分类。
* 方案二（纯云端）：将原始图像全部上传至云端，由深度模型（ResNet50）识别。
* 方案三（本文方法）：云边协同细粒度分类。
结果与分析
* 识别准确率对比：结果如表1所示。
| 方案 | 大类识别准确率 | 细粒度（子类）识别准确率 | 整体准确率 |
| :— | :— | :— | :— |
| 纯边缘（方案一） | % | % | % |
| 纯云端（方案二） | % | % | % |
| 本文方法（方案三） | % | % | % |
分析：纯边缘方案受模型容量限制，细粒度识别精度低。纯云端方案精度高，但依赖网络。本文方法通过协同，在保持大类识别高准确率的同时，细粒度识别精度甚至略优于纯云端方案，得益于云端对难样本的专注处理。整体准确率最高。
识别耗时对比：结果如表2所示（假设网络延迟为50ms）。
| 方案 | 平均单张图像识别耗时 |
| :— | :— |
| 纯边缘（方案一） | 45 ms |
| 纯云端（方案二） | 680 ms (50ms传输 + 630ms云端处理) |
| 本文方法（方案三） | 78 ms (平均：90%本地识别 * 45ms + 10%协同识别 * (45ms+50ms+100ms) ) |
分析：纯边缘方案耗时最短。纯云端方案因网络传输和处理延迟，耗时显著增加。本文方法通过本地处理大部分简单样本，仅将约10%的难样本上传，平均耗时远低于纯云端方案，接近纯边缘方案的实时性，实现了效率与精度的最佳平衡。
消融实验：在云端模型中，分别移除注意力机制和高阶特征交互模块，%%，证明了其有效性。
6. 结论与展望
本文提出了一种基于云边协同细粒度分类的内窥锁芯快速识别方法。该方法通过边缘端的快速预分类与云端端的精细识别相结合，有效解决了锁芯识别中实时性与高精度之间的矛盾。利用注意力机制和高阶特征交互增强了模型对细微差异的捕捉能力。实验证明，该方法在保证高识别精度的同时，显著降低了识别延迟，具有良好的实用价值。
未来工作包括：1）探索更高效的特征压缩与传输方法，进一步减少协同通信开销；2）研究增量学习策略，使系统能够持续学习新出现的锁芯型号而无需完全重新训练；3）将系统扩展至3D内窥图像识别，以获取锁芯内部深度信息，提升识别鲁棒性。