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    边缘计算资源分配与任务调度优化综述

    摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展,边缘计算技术应运而生,通过将计算和存储配置在互联网边缘,处理物联网终端产生的大量数据,应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率,优化性能指标,边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求,增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型,给出优化的指标、调度模型及其求解算法,包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等,归纳典型应用案例,指出有待进一步研究的内容和方向,有助于促进边缘计算的发展。

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    Good Feature Matching: Towards Accurate, Robust VO/VSLAM with Low Latency 良好的特征匹配:实现准确、鲁棒的低延迟VO/VSLA

    —在VO或VSLAM系统中保持性能(精确度和鲁棒性)和效率(延迟)的取舍是一个重要的课题。基于特征的系统展现了良好的性能,但由于显式的数据关联有更高的时延;直接和半直接系统低时延,但在一些场景不适用,比基于特征的系统精度低。本论文旨在为基于特征的视觉SLAM提高性能效率,提出了一个主动的地图到图像帧的特征匹配算法:特征匹配和一个需要评分的子矩阵选择联系起来,经过仿真,用Max-logDet矩阵评分有最好的表现。对于实时的适用性,调研了线性时间选择(deterministic selection)和随机加速(randomized acceleration)的组合。本文提出的算法用于了基于特征点的单目和双目SLAM系统。在多个数据集的表现可量化地表明不降低鲁棒性前提下可减少时延。

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