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發(fā)視頻物聯(lián)網(wǎng)中壓縮感知算法如何進(jìn)行云加速詳細(xì)方法說(shuō)明
2019-12-10 |
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資料介紹
為了減少采集的數(shù)據(jù)量，提出在物聯(lián)網(wǎng)中引入“邊采樣邊壓縮”的新型采樣方法——壓縮感知。針對(duì)壓縮感知理論中信號(hào)重建算法計(jì)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于云平臺(tái)和代碼遷移的算法加速方案；該方案解決了代碼并行化的自動(dòng)翻譯、算法向云端遷移、本地和云端執(zhí)行同步等問(wèn)題，對(duì)可并行化的算法，僅需要增加幾個(gè)新定義的接口及插入一些描述性的注釋，就可以利用云資源實(shí)現(xiàn)算法的加速；實(shí)驗(yàn)表明，該方案是可行的、有效的。該文還研究了基于物聯(lián)網(wǎng)資源的云加速方法，提出了基于云加速方案、結(jié)合多核/多CPU方法和GPGPU方法，能充分利用已有物聯(lián)網(wǎng)資源的混合壓縮感知算法加速框架，并初步設(shè)計(jì)了理論運(yùn)行流程。
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