多分辨率下资源感知的图像目标自适应缩放检测

边缘视频处理可以降低云平台视频处理系统的视频传输时延、视频处理开销和存储成本,但是视频参数(分辨率、帧率等)的多样性容易导致边缘视频处理的效果不尽人意。通常,在图像预处理阶段会先对图像进行缩放变换再进行后续处理,以保障图像处理的最佳效果,但是在视频监控等具有不确定性的场景中对所有分辨率的图像直接成倍缩小容易降低目标检测率。基于以上问题,把图像水平像素点和垂直像素点的缩放倍数记作图像缩放因子,对于不同分辨率的视频数据,分析了图像缩放因子对视频数据处理效果的影响,提出了图像缩放因子动态设置方案。该方案以系统性能指标(服务器端系统功耗和内存使用率)为视频处理性能指标(人脸检测率)的约束条件,获取该分辨率下人脸检测率最优时对应的图像缩放因子。实验结果表明,对于不同分辨率的视频数据,图像缩放因子动态设置方案可以在保证视频处理性能的基础上,减少系统功耗和内存使用率,提高视频处理效率。     

基于帧缓冲队列的边缘视频处理加速方法

由于边缘设备的计算能力有限,处理高分辨率、高帧率的视频时极易造成帧堆积.同时,视频参数的多样性也会影响视频处理的效果,需要自适应调整系统参数以保证视频处理性能.针对视频处理的帧堆积问题提出了在帧接收和帧处理间加入缓冲区即帧缓冲队列的方法,来并行处理缓冲帧,以解决帧接收时延问题,加速视频处理.实验结果表明,帧缓冲队列解决...