基于增强分布式 Actor-Critic 网络的协作无人机多任务视频处理优化
分布式、并行与集群计算
2024-11-19 v1
摘要
随着物联网和人工智能的快速发展，智能信息服务正日益融入医疗、工业和交通等各个领域。传统解决方案依赖集中式云处理，在满足资源受限的无基础设施环境中产生的计算机视觉（CV）任务的服务质量要求时面临巨大挑战。本文引入了一个名为 CoUAV-Pro 的分布式框架，用于由无人机驱动的多任务视频处理。该框架使多架无人机能够在无基础设施环境中满足各种计算机视觉（CV）任务的服务需求，从而消除了集中式处理的需要。具体而言，我们开发了一种新颖的任务分配算法，在 CoUAV-Pro 中利用增强的分布式 actor-critic 网络，旨在优化任务处理效率，同时应对无人机能量、计算和通信资源相关的约束。综合实验表明，我们提出的解决方案在任务获取率、任务延迟和能耗等关键指标上，取得了与集中式方法相当的满意性能水平。
引用
@article{arxiv.2411.10815,
title = {Collaborative UAVs Multi-task Video Processing Optimization Based on Enhanced Distributed Actor-Critic Networks},
author = {Ziqi Rong and Qiushi Zheng and Zhishu Shen and Xiaolong Li and Tiehua Zhang and Zheng Lei and Jiong Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10815},
year = {2024}
}