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【2h】

Deep Learning-Based Multiple Object Visual Tracking on Embedded System for IoT and Mobile Edge Computing Applications

机译：基于深度学习的IOT和移动边缘计算应用程序的嵌入式系统的多对象视野

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Beatriz Blanco-Filgueira; Daniel Garcia-Lesta; Mauro Fernandez-Sanjurjo; Victor Manuel Brea; Paula Lopez;
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年度 2019
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1. Real-Time Multiple Object Visual Tracking for Embedded GPU Systems [J] . Fernandez-Sanjurjo Mauro, Mucientes Manuel, Brea Victor Manuel Internet of Things Journal, IEEE . 2021,第11期

机译：嵌入式GPU系统的实时多对象视觉跟踪
2. Online single and multiple analysis dictionary learning-based approach for visual object tracking [J] . Sitani Divya, Subramanyam A. Venkata, Majumdar Angshul Journal of electronic imaging . 2019,第1期

机译：基于在线单次和多次分析字典学习的视觉对象跟踪方法
3. Deep Reinforcement Learning-Based Dynamic Resource Management for Mobile Edge Computing in Industrial Internet of Things [J] . Chen Ying, Liu Zhiyong, Zhang Yongchao, IEEE transactions on industrial informatics . 2021,第7期

机译：基于深度加强学习的流动边缘计算动态资源管理
4. Live Demonstration: Deep Learning-Based Visual Tracking of Multiple Objects on a Low-Power Embedded System [C] . Beatriz Blanco-Filgueira, Daniel García-Lesta, Mauro Fernández-Sanjurjo, IEEE International Symposium on Circuits and Systems . 2019

机译：现场演示：基于深度学习的低功耗嵌入式系统上多个对象的视觉跟踪
5. Edge-Computing Deep Learning-Based Computer Vision Systems [D] . Weill, Edwin. 2018

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6. Object Tracking for a Smart City Using IoT and Edge Computing [O] . Hong Zhang, Zeyu Zhang, Lei Zhang, 2019

机译：使用物联网和边缘计算的智能城市对象跟踪
7. Deep Reinforcement Learning-Based Video Quality Selection and Radio Bearer Control for Mobile Edge Computing Supported Short Video Applications [O] . Wenjun Wu, Yang Gao, Tianqi Zhou, 2019

机译：基于深度加强学习的视频质量选择和用于移动边缘计算的无线承载控制支持的短视频应用

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