典型文献
一种应用于边缘计算框架的改进型动态目标跟踪方法
文献摘要：
随着5G通信和物联网大数据技术的高速发展,传统的云计算模式已经越来越跟不上数据的增长速度了,边缘计算作为一种新的计算模式,表现出了很强的处理大数据和高速计算的能力.本文在"智能交通仿真系统"课题中,提出了一种适合于视频图像处理的边缘计算框架,并对传统的动目标跟踪算法进行了两点改进:(1)采用树莓派作为视频前端处理器,具有体积小,成本低,计算能力强的特点,适合边缘计算;(2)针对跟踪阶段需要采集大量样本,计算量大的缺点,采用了一种较小步长作为滑动窗的分步式图像采样方法对原压缩跟踪算法进行改进,从而减少了计算量.计算机仿真实验的结果证实了该算法在基本不影响跟踪精度的情况下提高了运算速度.
文献关键词：
边缘计算;树莓派;稀疏表示;压缩跟踪;分步式采样
中图分类号：
作者姓名：
刘浩;卿粼波;宗江琴;陈虹君
作者机构：
成都锦城学院电子信息学院,成都611731;成都锦城学院四川省专家工作站,成都611731;四川大学电子信息学院,成都610065;江西省信息科技学校,南昌330006
文献出处：
引用格式：
[1]刘浩;卿粼波;宗江琴;陈虹君-.一种应用于边缘计算框架的改进型动态目标跟踪方法)[J].四川大学学报（自然科学版）,2022(06):93-99
A类：
压缩跟踪,压缩跟踪算法,分步式采样
B类：
边缘计算框架,改进型,动态目标,跟踪方法,物联网大数据,计算模式,跟不上,上数,增长速度,算作,高速计算,智能交通,交通仿真,仿真系统,视频图像处理,动目标,目标跟踪算法,两点,树莓派,前端处理,处理器,体积小,计算能力,计算量,小步,步长,滑动窗,式图,采样方法,计算机仿真实验,跟踪精度,稀疏表示
AB值：
0.387783
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