【摘 要】
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为了降低计算密集型行人重识别任务的延迟,利用前沿的边缘云计算技术,设计了一种新颖分布式行人重识别(ECCreID)框架的模型。首先,通过结合属性识别和行人重识别来提出一种分布式模块分配方法。然后,考虑边缘云计算网络的动态性,设计一种基于在线学习的算法。最后,通过使用真实数据集进行的仿真,来评估所提出算法的性能。评估结果表明,所提出的框架具有较好的性能。
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为了降低计算密集型行人重识别任务的延迟,利用前沿的边缘云计算技术,设计了一种新颖分布式行人重识别(ECCreID)框架的模型。首先,通过结合属性识别和行人重识别来提出一种分布式模块分配方法。然后,考虑边缘云计算网络的动态性,设计一种基于在线学习的算法。最后,通过使用真实数据集进行的仿真,来评估所提出算法的性能。评估结果表明,所提出的框架具有较好的性能。
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