1.背景介绍 智能边缘计算简介

随着网际网络，物联网络, 人工智慧, 云端运算等新型技术的进展, 大众对电脑算力提出了更高要求。在此等背景情况之下, 智能边缘运算(IEC)技术应时而生。对比于云端伺服器与传统IT平台, 智能边缘运算采用较低昂成本, 资源限度内, 可靠度偏高之特点, 能满足使用者日益增多之计算需求。在实务应用领域里头, 智能边缘运算能达成对视频流的分析, 监察, 识别, 预估之类任务, 极大助力了生产力的精进。不过, 面临着各色各样的疑难和应战。甚而, 确保计算环境的保障如次? 安全、可靠且兼具性能的各项所需该怎么落实? 计算资源的高效利用、功耗的显著降低该借助怎样的路径? 计算资源的合理调配需遵循什么样的具体准则? 分布式并行计算的开展该依托何种可行的方式? 诸如此类种种均是待解的实际问题。本文将以图像分类这一既定任务作为参照范例, 同时融汇计算机视觉、机器深度学习、分布式计算等相关范畴里的若干知识要点, 针对智能边缘计算的底层原理、应用方案、操作流程、真实案例等涵盖方面展开深度剖析, 并且通过可复用的实例讲解如何开发适配需求的智能边缘计算框架。

图像分类任务介绍

图像分类任务归属计算机视觉领域的任一基本任务中之一。其重心目标以给定的图像不论是否是视频排列, 自行判定此处内容并将归类到各异的类别内部。图像分类任务具有广袤各异的应用场面, 例如广告类别的图像之内、图像搜索软件运行的各模块之内、对象各检识组之内、各个人脸辨认等。在真实可感的智能边缘设备运行时所处的现场中, 图像分类任务借已对摄像机收到的各段视频进行解析来抵达类同于对人类的各类行动及各式物品还有周边环境的觉取出及层层解析。

想象这样场景: 某两个具体站在圆桌跟前之人里, 靠左那方观测者在远处把视频进行拍摄, 靠右那方观测者在近处自个儿看着自己, 因为是主角这般的身份, 所以靠左观测者得想要知晓具体有啥事情发生即可, 靠右观测者那面却得对自己处于这场景里看到的各类内容做好详细分类。类似具体的, 靠左观测者有可能只得想去知晓自己的身体状态是不是正常, 而靠右观测者这类对象需要知晓看到的究竟是不是另外的人。

如下图所