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随着物联网的普及,视觉传感器的应用越来越广,部署的数量越来越多,对网络带宽和服务器的处理能力带来巨大压力,为了减轻服务器负载,在视觉传感器上进行边缘计算成为研究的热点。深度学习算法可以很好地对图像进行更深层次的处理、压缩信息、减轻带宽负载,但在实际应用中发现,一般嵌入式设备运行深度学习算法达不到实时处理的帧数。该算法通过融合背景差分和三帧差算法,通过计算分块质心位移方差输出多人运动趋势信息、姿态信息,在树莓派上实现实时图像处理,平均帧数达到21帧。