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[2018年IEEE智能世界大会、普适智能与计算、先进可信计算、可扩展计算与通信、云计算与大数据计算、人联网与智慧城市创新国际会议（SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI）——中国广州（2018年10月8日至12日）] 2018年IEEE智能世界大会等系列会议——边缘人脸检测智能办公系统

DOI：10.1109/SmartWorld.2018.00050 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 互联网连接设备数量的快速增长对体现"云"概念的集中式物理数据中心现有网络带宽和处理能力提出了极高要求。为缓解这种需求并释放网络容量，边缘计算范式应运而生。该范式主张在更靠近用户的本地处理数据，从而避免向集中式数据中心传输数据的缓慢通信过程。实现这一范式需要通过了解各类潜在节能设备的处理与存储极限来评估智能应用，同时探索提升其性能的有效方法。本文在代表性边缘设备——最新树莓派上开发并评估了一个端到端智能办公应用，该应用通过安卓程序和亚马逊Alexa技能调用现有按需云服务。所开发的解决方案能监测多种环境参数，并可通过人脸识别确认用户身份。我们将评估此类应用在边缘设备上的需求，探索减少存储与处理数据的方法，同时分析其对检测率的影响。特别地，我们通过测量图像压缩级别与训练数据生成时间及人脸检测率之间的关系，评估提高图像压缩程度的有效性。实验结果表明边缘系统实现效果良好，同时也支持云与本地处理混合方案在最小化网络使用的前提下完成复杂任务的可能性。
作者： Christopher T. J. Prentice，Georgios Karakonstantis
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了评估边缘计算在智能办公应用中本地处理数据的有效性，重点关注人脸识别和环境监测，并探索减少存储和处理数据的方法。

研究成果

研究表明，边缘计算适用于智能办公应用场景，包括人脸识别和环境监测。树莓派3的本地处理能力表现良好，通过混合云与本地处理的方式可应对更复杂的任务。图像压缩和平滑算法能有效降低数据存储与处理需求，且不会显著影响识别精度。

研究不足

该研究受限于树莓派3的处理能力（可能无法满足所有数据处理任务需求）以及测试集规模较?。ń?0名用户）。此外，功耗测量值也在测量设备的精度容差范围内，导致难以识别显著差异。

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