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公开(公告)号：CN116339977A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310139513.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于算网融合环境中面向实时视频流应用的超分辨率推断加速方法，首先构建了基于多尺度特征提取的超分辨率神经网络模型，并在算网融合环境下合理部署多尺度特征提取模型，进而构建面向实时视频流应用的执行框架；然后采集算网融合环境中计算与网络资源的性能特征；结合超分辨率推断执行框架构建控制端到端时延的优化模型；最后提出推断加速决策算法，针对不同的实时视频流应用提出个性化的计算和传输控制方案，在端到端时延的限制条件下最小化应用执行时间，进而满足实时视频流应用高视频质量低延迟的需求。本发明解决了传统端云结构下的超分辨率推断模式无法同时满足实时视频流应用视频质量与实时性要求的问题。
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