公开(公告)号：CN119540549A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411411154.X

申请日：2024-10-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  徐连明 ,  吴鑫 ,  张昕芸 ,  费爱国

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/94 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供一种基于动态超网络的云边协同目标检测方法，其中方法包括：基于YOLOv5s单分支网络构建动态分割超网络，动态分割超网络包括多个卷积层和多个分割点，在每一分割点添加细粒度补偿F‑Com块和Identity块，在动态分割超网络的末端添加粗粒度补偿C‑Com块；基于样本图像，对动态分割超网络进行训练，得到训练后的超网络；基于训练后的超网络，构建推理模型，在边缘设备和云端部署推理模型，实时地进行神经网络架构搜索，确定最优分割点，得到目标检测模型；边缘设备和云端协同利用目标检测模型对待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果。本发明实时性强，能够在动态场景下提高推理效率和精度。

公开(公告)号：CN117336789A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311112465.1

申请日：2023-08-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王莉 ,  吴鑫 ,  徐连明 ,  费爱国 ,  张昕芸

IPC: H04W28/08 ,  H04W28/084 ,  H04W28/06 ,  H04W84/06

Abstract: 本发明提供的一种能量高效的视频计算卸载优化方法、装置及相关设备，方法包括：建立视频检测任务的二维卸载策略，将视频检测任务卸载到移动边缘计算或本地计算，得到执行视频检测任务的能耗；基于二维卸载策略，建立不同压缩比的检测精度模型，得到视频检测任务的检测精度；基于检测精度和能耗之间的差构建能量效用最大化问题，以联合优化任务卸载决策、压缩比和资源分配；对能量效用最大化问题进行求解，得到任务卸载决策和压缩比决策；基于任务卸载决策和压缩比决策，对卸载的视频检测任务进行资源分配，得到资源分配决策的最优解。本发明缓解了终端移动设备计算视频检测任务的能耗压力，实现了能耗和检测精度的权衡。