模式识别（边缘AI推理）
Pattern Recognition — Edge AI Inference
用模板匹配或分类模型识别特定事件模式（雨型、声学事件、故障特征频率）。
01
定义
用模板匹配或分类模型识别特定事件模式（雨型、声学事件、故障特征频率）。
02
公式与计算
模板匹配：相似度 = 归一化互相关
分类：y = f(特征向量)，f 可为 SVM/树模型/神经网络
03
适用时机
事件类型区分（雪崩 vs 落石 vs 风噪）、物种识别、故障分类。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
特征集、训练集代表性、阈值与置信度；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界模型的地域迁移性通常很差；换站点必须重新验证，不能默认可用。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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