【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉模型，尤其是一种面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法。
技术介绍
1、计算机视觉是人工智能领域的一个分支，主要研究如何使计算机能够理解和解释图像或视频数据。计算机视觉任务主要包括以下几类别。图像分类：将图像分为不同的预定义类别。目标检测：在图像或视频中识别和定位特定的目标物体。目标检测任务旨在找到图像中所有感兴趣的物体，并给出其位置和边界框。语义分割：对图像的每个像素进行分类，将其分配给预定义的类别。与图像分类不同，语义分割任务需要对图像中的每个像素进行分类，从而实现对图像的像素级别理解。实例分割：在图像中识别和分割出不同的物体实例。与语义分割类似，实例分割任务不仅需要对像素进行分类，还需要将同一类别的像素分配给不同的物体实例。人脸识别：在图像或视频中识别和验证人脸。人脸识别任务可以用于人脸解锁、身份验证和人脸检索等应用。姿态估计：估计图像或视频中人体的关节位置和姿态。姿态估计任务可以用于动作识别、运动分析和人机交互等领域。
2、面对多种多样的视觉任务，目前常见的处理方法是集中式处理，主要由以下几...
【技术保护点】
1.一种面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其步骤如下：
2.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤S1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤S2包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤S3包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤S4包括以下子步骤：
6.根据权利要求1所述的面向多任务...
【技术特征摘要】
1.一种面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其步骤如下：
2.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤s2包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征在于：步骤s3包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的面向多任务视觉感知的边缘设备模型调度方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡晓连，唐佳庆，王虎，范峰，周京琳，纪大义，杨阳，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司黄龙滩水力发电厂，
类型：发明
国别省市：
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