边缘环境下的视频行为识别

边缘智能是一种新兴的智能计算模式,其将人工智能技术和边缘嵌入式设备结合,被广泛应用于物联网系统。智能摄像机是典型的边缘设备之一,它能提供低延迟的视频处理能力,适用于智能家居、智能交通、智能监控等领域。然而,由于摄像机的计算资源有限,传统的行为识别模型难以在本地完成计算任务。为解决这一问题,文中提出了一种基于边缘计算的架构,利用深度学习目标检测算法YOLO v3对视频行为进行识别。在该架构中,智能移动终端负责数据采集和压缩,边缘服务器承担大部分目标检测任务,而检测困难的目标和模型训练则由云服务器负责。为更好地适应边缘设备,本文采用轻量化的神经网络MobileNet替换YOLO v3模型的特征提取模块。经过测试,该架构能有效提取和识别视频中的静态和动态行为,为实现边缘计算环境下低成本、大规模的行为识别提供了有益的参考。     

一种基于加权K-means的边缘服务器部署方案

随着5G时代的到来,移动边缘计算（MEC）在移动网络的RAN侧提供计算、资源存储和IT服务等系统功能,实现高带宽、低时延的业务支撑和本地管理。从长远角度来看,边缘服务器的合理部署可以提高MEC的服务质量,节省运营商的成本,降低网络资源的浪费。为此,文中提出一种加权K-means算法来优化边缘服务器的部署问题。所提方案根据基站侧的日统计流量计算不同区域范围内移动终端的权值,通过目标方程和约束进行算法设计。在实验阶段,分别通过加权K-means算法、传统K-means算法和随机选择的方法得到边缘服务器的部署位置。在不考虑传输链路异常等情况下,基于不同服务器个数和测试时段,分别计算移动设备与边缘服务器的响应时延。评估结果表明,在相同的移动终端分布和资源分配的条件下,相较于传统K-means算法和随机选择方法,所提方案能够提供更好的部署位置,减少设备的响应时延。     

MEC系统中基于多智能体深度增强学习的协作式任务卸载和资源分配

移动边缘计算(MEC)通过将计算任务卸载到MEC服务器上,在缓解智能移动设备计算负载的同时,可以降低服务时延。然而目前在MEC系统中,关于任务卸载和资源分配仍然存在以下问题：1)边缘节点间缺乏协作;2)计算任务到达与实际环境中动态变化的特征不匹配;3)协作式任务卸载和资源分配动态联合优化问题。为解决上述问题,文章在协作式MEC架构的基础上,提出了一种基于多智能体的深度确定性策略梯度算法(MADDPG)的任务卸载和资源分配算法,最小化系统中所有用户的长期平均成本。仿真结果表明,该算法可以有效降低系统的时延及能耗。     

基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统研究

以x86+GPU为代表的当前主流AI计算平台,受限于功耗、体积、带宽、环境适应性等因素,无法适用于物端及边缘智能计算场景.提出并研究了一种基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统,从AI算力、能效比、IO带宽三个方面分析了所提嵌入式智能计算系统的设计思路和技术优势,并实验验证了该系统的功能及性能指标.实验结果表明:基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统AI峰值算力达到114.9TOPS,能效比达到1.03TFLOPS/W,IO带宽达到20Gbps.在智能计算系统领域,其能效比优于国内其它已知同类板卡或系统,嵌入式环境适应能力优于传统台式机和服务器,可作为物端及边缘环境下AI计算任务的通用硬件加速平台.     

面向无服务器计算的边缘算力网络服务体系研究

算力网络是云网融合技术的演进和发展,为用户提供算网一体的服务。文章基于云原生中轻量化的无服务器计算模式,以函数功能为边缘算力服务能力,提出面向无服务器计算的边缘算力网络服务体系架构,阐述架构中的功能需求、体系架构、部署方案等相关内容,并完成算力网络服务平台原型部署和业务验证,实现上层应用对无服务器计算边缘算力的能力调用,验证轻量化算力的应用与边缘算力网络能力开放的问题。     

车联网云边协同计算场景下的多目标优化卸载决策

车联网场景下的计算任务对时延非常敏感,需要云边协同计算来满足这类需求。针对车联网云边协同计算场景下如何高效地进行服务卸载并同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配问题,设计了基于云边协同的车辆计算网络架构,在该架构下,车载终端、云服务器和边缘服务器都可以提供计算服务;通过对缓存任务进行分类并将缓存策略引入车联网场景,依次设计了缓存模型、时延模型、能耗模型、服务质量模型以及多目标优化问题模型;给出了一种基于改进的多目标优化免疫算法的卸载决策方案。最后,通过对比实验验证了所提卸载决策方案的有效性。     

基于边缘计算技术的广播电视智能监测监管站点前端研究

从广播电视智能监测监管站点前端需求出发,分析了边缘计算技术的原理、特点和优势。提出了基于边缘计算技术的广播电视智能监测监管站点前端的系统架构和设备组成,详细介绍了广播电视安全播出智能监测、无线频谱智能监测和广播电视节目内容智能监管三项业务的工作流程。     

基于彩信的高校资料室安防系统设计

针对高校资料室安防管理中所面临的困难,基于物联网技术,研发了资料室安全系统。首先在安防中心的数据库服务器中存储各种应急预案,配置多台计算服务器。系统能够在突发事件发生时,随机指定一台较为空闲的计算服务器受理险情。计算服务器将检索最匹配的应急预案,发布行动指令、现场照片,群呼召集工作人员。测试证明,多计算服务器架构能有效地应对多险情并发的灾难事件,有条不紊地同时发布多个应急预案的行动指令,有效提高应急指挥效率。     

基于移动边缘计算的任务调度算法设计

移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)作为一种新兴的计算模式可以将智能设备上的任务调度到MEC服务器中执行以解决智能设备资源受限问题。多用户场景下以时延和任务依赖性为约束的任务调度问题是移动边缘计算中的研究热点之一。针对该问题建立了任务调度模型,然后依据场景特性将任务调度问题转换为最小化能量消耗问题。针对任务调度问题的实时性和持续性进一步将优化问题缩放至较小规模的优化问题,并依据优化问题的解设计了一个实时调度算法。最后使用遗传算法作为对比算法进行仿真实验。实验结果表明实时调度算法比遗传算法更有效地降低了智能设备整体能量消耗,并在高并发、高时延要求等情况下仍保持良好的性能。     

基于软件定义网络架构的多接入边缘计算+工业互联网策略研究

工业互联网是一种新的产业和应用形态,往往存在海量相互连接交互的设备,且对计算资源和时延有极高的要求.引入多接入边缘计算和软件定义网络架构,提出了一种基于SDN的工业互联网多接入边缘计算(SDN-IIOT-MEC)集成架构,将计算任务下沉到边缘云服务器,在计算、管控、编排等方面的能力上有了很大提升,并设计了该集成架构下的...