典型文献
面向视频分析任务的边缘云资源分配策略
文献摘要：
为保证电力物联网视频分析类业务的实时性,业界通常将基于神经网络的智能应用部署于边缘设备.由于电力物联网边缘设备资源有限,当系统中存在多个视频分析任务时,需合理分配资源,以期在满足输出精度的要求下尽可能降低任务处理时延.文章深入分析了视频分析任务在电力物联网中的运行特征,考虑了任务之间的依赖,探究了输出精度与时延的关系.引入李雅普诺夫优化框架,为视频分析构建一系列相互关联的在线决策问题,并设计了基于交叉熵的资源分配策略,使得在系统长期运行过程中,任务处理的总体完成时延近似于最佳.实验结果表明,与通用调度方法相比,文章提出的资源配置策略能够将性能提高40％.
文献关键词：
边缘视频分析;李雅普诺夫优化;交叉熵;电力物联网
中图分类号：
作者姓名：
方泉;夏飞;宋浒;吉明涛
作者机构：
国网江苏省电力有限公司信息通信分公司,江苏南京 210024;南京大学计算机科学与技术系,江苏南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]方泉;夏飞;宋浒;吉明涛-.面向视频分析任务的边缘云资源分配策略)[J].电力信息与通信技术,2022(01):43-50
A类：
边缘视频分析
B类：
边缘云,云资源,资源分配策略,电力物联网,网视,智能应用,应用部署,边缘设备,合理分配,分配资源,输出精度,任务处理,时延,运行特征,李雅普诺夫优化,优化框架,相互关联,在线决策,决策问题,交叉熵,长期运行,近似于,调度方法,配置策略,性能提高
AB值：
0.342571
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