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该研究开发了一种轻量级AI检测系统VetStar，可在嵌入式设备上实现快速、准确的抗生素残留检测，显著提高检测效率。
文献概述
本文《AI-Powered Embedded System for Rapid Detection of Veterinary Antibiotic Residues in Food-Producing Animals》，发表于Antibiotics杂志，回顾并总结了当前在兽用抗生素残留检测领域中的研究进展与挑战。研究中指出，传统的胶体金试纸检测方法虽然操作简便，但依赖人工判读，存在效率低、一致性差的问题。此外，现有检测算法在嵌入式设备上推理速度较慢，难以满足高通量检测需求。为此，作者提出了一种轻量级目标检测算法VetStar，结合知识蒸馏方法BCKD，实现快速推理和高检测精度，为食品安全检测提供高效、可靠的解决方案。
背景知识
兽用抗生素广泛应用于畜牧业，但其残留对人类健康构成潜在威胁，包括抗菌素耐药性、毒性反应及肠道菌群破坏等。目前，胶体金免疫分析（CGIA）是常用的快速筛查技术，但其结果判读依赖人眼，受环境光照影响较大。因此，近年来研究者尝试引入图像处理与AI技术提升判读效率与一致性，但多数方案仍依赖云端服务器，限制了其在资源受限环境中的适用性。此外，现有算法如YOLO系列虽然在精度与速度间取得平衡，但参数量仍较高，推理时间较长，无法满足嵌入式系统需求。因此，本研究聚焦于开发轻量模型，实现离线、高通量检测，以支持偏远地区实验室的实时检测需求。
研究方法与实验
研究团队构建了一套基于Rockchip RK3568平台的嵌入式检测系统，集成五百万像素OV5640自动对焦USB相机与COB LED光源。系统通过自动图像采集与AI判读，实现结构化检测报告的生成，提升检测标准化水平。模型方面，作者提出VetStar算法，其核心模块包括轻量特征提取器StarBlock与深度可分离-重参数化检测头（DR-head），在保持模型精度的同时大幅降低参数量与计算量。此外，研究采用BCKD（Bridging Cross-task Protocol Inconsistency Knowledge Distillation）方法进行模型训练，使轻量学生模型能够从教师模型中学习更精细的特征表达，提升整体检测精度。
关键结论与观点
研究意义与展望
本研究提出了一种适用于基层食品安全实验室的便携式、高通量抗生素残留检测系统，具有良好的实时性与判读一致性，为兽用抗生素残留监测提供高效、低成本的解决方案。未来可进一步优化模型结构，拓展检测范围至其他兽药残留，并结合更复杂的AI算法实现多任务检测，提升系统适用性与智能化水平。
结语
本研究成功开发了一种轻量级AI检测系统VetStar，结合StarBlock特征提取模块与DR-head结构，实现了在RK3568嵌入式设备上的快速推理。系统在VDR-RTC数据集上表现出优异的检测性能，mAP50达到97.4%，且推理时间仅为5.4秒，显著优于YOLO系列模型。此外，通过BCKD知识蒸馏方法，进一步提升了模型精度，使其在资源受限环境中仍能保持高检测一致性与可靠性。该系统有望在基层食品安全检测、兽药残留监控及现场快速筛查中发挥重要作用，推动食品安全监管的智能化与自动化发展。
