典型文献
车联网中视频内容理解任务的计算卸载决策研究
文献摘要：
视频数据能够为车辆的智能网联化提供丰富的信息,为了更好地提取视频内容并使卸载后的视频中包含更多的有效信息,在时延约束条件下,设计一种内容驱动的计算卸载指导方式并提出基于改进蒙特卡洛树搜索的计算卸载决策算法.在车辆端通过关键帧提取来对视频内容进行预处理,以有效分析视频内容理解任务的重要性,使得更重要的任务能够获得更多的计算资源.采用基于强化学习的启发式搜索算法完成计算卸载决策,并引入深度神经网络预训练先验转移概率,从而优化算法的收敛速度并降低计算复杂度.实验结果表明,该算法能够在时延约束下有效降低能耗并提升视频内容理解精度,相比基于Q-learning、基于模拟退火的算法,其收敛速度更快,计算复杂度更低,在700 ms时延约束下系统总效用达到37％.
文献关键词：
蒙特卡洛树搜索;视频内容理解;计算卸载决策;边缘计算;车联网
中图分类号：
作者姓名：
冯浩;郭彩丽
作者机构：
北京邮电大学 信息与通信工程学院,北京 100876
文献出处：
引用格式：
[1]冯浩;郭彩丽-.车联网中视频内容理解任务的计算卸载决策研究)[J].计算机工程,2022(01):135-141,148
A类：
视频内容理解
B类：
车联网,中视频,解任,计算卸载决策,决策研究,视频数据,智能网联,网联化,有效信息,时延,种内,内容驱动,指导方式,蒙特卡洛树搜索,决策算法,过关,关键帧提取,取来,对视,有效分析,计算资源,强化学习,启发式搜索算法,深度神经网络,预训练,先验,转移概率,收敛速度,低计算复杂度,降低能耗,比基,learning,模拟退火,ms,边缘计算
AB值：
0.308211
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