软件学报

作者：张展，张宪琦，左德承，付国栋

单位：张展，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000111,张宪琦，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000102,左德承，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000103,付国栋，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000104

关键词：目标追踪;边缘计算;资源分配;深度学习;移动计算

基金：国家高技术研究发展计划（863）（2013AA01A215）

目标追踪算法虽已在诸多领域得到广泛应用，然而由于实时性和功耗问题，使得基于深度学习模型的算法难以在移动终端设备上部署应用.结合边缘计算技术，从应用部署优化的角度，对目标追踪算法在移动设备上的部署策略进行研究.通过对目标追踪应用特点、移动设备特性以及边缘云网络架构的分析，提出一种面向边缘计算的目标追踪应用部署策略.通过任务分割策略，将目标追踪应用的计算任务合理卸载至边缘云，并利用信息融合策略对计算结果进行分析融合；此外，利用运动检测，进一步降低终端节点的计算压力和功耗.通过对不同部署策略进行对比实验，结果表明：相比计算任务本地计算，该部署策略明显降低了任务响应时间；相比完全卸载至边缘云，该部署策略降低了相同计算任务的处理时间.

来源：2020年第9期

《软件学报》期刊编辑部

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