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随着5G通信和物联网大数据技术的高速发展,传统的云计算模式已经越来越跟不上数据的增长速度了,边缘计算作为一种新的计算模式,表现出了很强的处理大数据和高速计算的能力.本文在“智能交通仿真系统”课题中,提出了一种适合于视频图像处理的边缘计算框架,并对传统的动目标跟踪算法进行了两点改进:(1) 采用树莓派作为视频前端处理器,具有体积小,成本低,计算能力强的特点,适合边缘计算;(2) 针对跟踪阶段需要采集大量样本,计算量大的缺点,采用了一种较小步长作为滑动窗的分步式图像采样方法对原压缩跟踪算法进行改进,从而减少了计算量.计算机仿真实验的结果证实了该算法在基本不影响跟踪精度的情况下提高了运算速度.  相似文献   
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