【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边缘计算技术和计算机视觉领域，尤其涉及一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法。
技术介绍
1、近年来，随着通信技术和人工智能(ai)的快速发展，基于深度学习的目标检测正被广泛应用于各个场景，以支持各种智能物联网(iot)应用，如智能监控、目标检测、自动驾驶等。其中，目标检测已成为城市安防、自动导航、医疗诊断、增强现实等领域中最基础和最重要的应用之一。
2、目标检测是指从图像中检测出目标位置并识别目标类别，r-cnn、yolo、ssd等基于卷积神经网络的目标检测方法克服了手工构建特征等问题，获得了较好的实用性能，但这类方法往往需要高算力服务器的支持，由此带来的硬件成本和业务时延对于需要在移动设备终端部署、实时性要求较高的目标检测任务依然是无法接受的，特别是在某些边缘环境下，计算资源不足的场景中。
3、在移动设备端实现有效的目标检测难点主要体现在两个方面：(1)随着目标检测算法在基准数据集上的表现不断提升，检测精度不断提高，对于数据采集，特征提取的网络结构也逐渐朝着越来越深，越来越复杂的趋势发...
【技术保护点】
1.一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：
3.如权利要求2所述的一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
4.如权利要求3所述的一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，所述步骤51至步骤52具有包括：
5.如权利要求4所述的一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：
3.如权利要求2所述的一种网络状态自适应的目标检测计算任务卸载调度方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
4.如权利要...
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