CN110233683B - Ar边缘计算资源调度方法、系统及介质 - Google Patents

Ar边缘计算资源调度方法、系统及介质 Download PDF

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CN110233683B CN201910515838.7A CN201910515838A CN110233683B CN 110233683 B CN110233683 B CN 110233683B CN 201910515838 A CN201910515838 A CN 201910515838A CN 110233683 B CN110233683 B CN 110233683B
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Abstract

本发明提供了一种AR边缘计算资源调度方法、系统及介质，包括：数据采集步骤：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；数据预处理步骤：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；信道状态判断步骤：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则进入基站识别步骤继续执行；否则，则进入计算单元识别步骤继续执行。本发明进行了面向电网现场作业的AR计算资源调度的系统建模，并提供了一种计算资源卸载的自适应方法。

Description

AR边缘计算资源调度方法、系统及介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体地，涉及AR边缘计算资源调度方法、系统及介质。
背景技术
电网现场作业如电力检修、电力勘察等是电网日常作业的重点任务，关系到电网的稳定以及国家的能源安全，对社会经济生产和人民生活秩序有重大影响。随着电网规模的日益增大和新型智能化设备的不断投产，保障电网的现场作业安全准确操作和执行成为电网部门考虑的重要问题。传统的现场作业模式面临许多问题：(1)成本高：传统作业模式需要人工现场巡检排查，了解故障原因才能提出检修方案；(2)工作量大：电网设备复杂而且繁多，工作人员需要准确识别现场设备才能做出判断；(3)交互性差：小型化设备能够实现现场信息的采集、同步及分析，但交互性不强，协调能力较弱。
针对目前电网现场作业面临的问题，增强现实(AR)技术由于其新颖的交互模式可以与电网现场作业进行深度结合。借助AR技术在实物识别、影像叠加、信息交互和智能纠错判断方面的优势，可以极大程度上缓解传统作业面临的问题。AR技术因其特有的计算模式以及交互方式，在电网现场作业的部署中存在一定的困难和问题，如AR显示所需要的数据计算量较大，AR显示对于时延要求比较敏感，由于电网外部电磁环境的多变性，在现场作业情况下不能保证AR传输的信道状态始终处于良好情况。这些问题均制约了AR技术在电网现场作业中的应用。移动边缘计算(MEC)在任务的卸载过程中可以将任务的计算下沉到网络的边缘从而降低任务处理的时延，可以引入到AR技术中带来性能的提升。
现有技术中已有基于增强现实技术的电网巡检工作的工作流程定义、执行、反馈的流程，以及针对基于增强现实技术的电力设备信息提取与展示的系统的模块划分与设计，但均没有考虑在AR技术所需的数据计算量较大的现实情况以及电网现场作业电磁环境较为恶劣的环境条件。这会使得现场作业时，AR设备识别电网设备的时延很大，对于使用AR设备的巡检人员而言较大的时延将会难以忍受，影响AR技术在电网现场作业时的应用效果。
专利文献CN 109325605A(申请号：201811309605.3)公开了一种基于增强现实AR技术的电力信通机房巡检平台及巡检方法，采用RFID电子标签对设备及巡检人员进行定位，并通过增强现实AR设备实现信息交互，所述增强现实AR设备上搭载有摄像头或传感器，所述巡检平台包括图像识别模块、定位模块、后台数据库、后台处理模块和信息交互模块，并通过大数据接口连接信通网管系统和机房监控系统，所述增强现实AR设备通过搭载的摄像头或传感器采集机房内巡检设备的设备特征码，所述设备特征码经过增强现实AR设备编码压缩后上传到所述巡检平台，所述巡检平台通过所述设备特征码进行数据之间的传输和处理
缩略语和关键术语定义
SNR Signal-to-Noise Ratio 信噪比
AR Augmented Reality 增强现实
MEC Mobile Edge Computing 移动边缘计算
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种AR边缘计算资源调度方法、系统及介质。
根据本发明提供的一种AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，包括：
数据采集步骤：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；
数据预处理步骤：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；
信道状态判断步骤：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则进入基站识别步骤继续执行；否则，则进入计算单元识别步骤继续执行；
基站识别步骤：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果；
计算单元识别步骤：令背负式计算单元直接在本地对经过预处理的数据进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果，并将AR图像的识别结果发送给基站；
信息回传步骤：令基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据识别结果将附加的AR信息传回给基站；
AR渲染步骤：基站将收到的附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备。
优选地，所述数据采集步骤：
令AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，传输到背负式计算单元；
所述AR设备与背负式计算单元采用有线连接，所述背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，还具有通信模块负责与基站之间的通信连接。
优选地，所述数据预处理步骤：
背负式计算单元对传入的图像视频数据进行预处理，降低传输的数据量以及计算的数据量；
所述预处理包括：图像分割、特征提取。
优选地，所述信道状态判断步骤：
背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值；
其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure BDA0002095023270000031
Figure BDA0002095023270000032
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000033
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000034
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000035
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRender表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000036
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000037
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000038
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure BDA0002095023270000039
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure BDA0002095023270000041
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure BDA0002095023270000042
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure BDA0002095023270000043
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure BDA0002095023270000044
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure BDA0002095023270000045
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件；
判断信道状态条件是否良好：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则判定信道状态条件良好，则选择卸载方案1，进入基站识别步骤继续执行；如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则判定信道状态条件不良好，则选择卸载方案2，进入计算单元识别步骤继续执行；
所述卸载方案1：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别；
所述卸载方案2：令背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站。
优选地，所述基站识别步骤：
背负式计算单元通过与基站的通信，将经过预处理的数据发送给基站，基站接收到经过预处理的数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算识别工作，获得AR图像的识别结果；
所述计算识别工作包括：
图像内容的识别、图像内容的定位；
所述基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述计算工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作。
优选地，所述计算单元识别步骤：
背负式计算单元在本地直接对经过预处理的数据进行计算工作，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力；
背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将AR图像的识别结果及相关指令发送给基站。
优选地，所述信息回传步骤：
基站通过将AR图像的识别结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的AR图像的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站。
所述AR渲染步骤包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中；
所述背负式计算单元负责AR视频的渲染以及对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
根据本发明提供的一种AR边缘计算资源调度系统，包括：
数据采集模块：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；
数据预处理模块：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；
信道状态判断模块：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则调用基站识别模块；否则，则调用计算单元识别模块；
基站识别模块：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果；
计算单元识别模块：令背负式计算单元直接在本地对经过预处理的数据进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果，并将AR图像的识别结果发送给基站；
信息回传模块：令基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据识别结果将附加的AR信息传回给基站；
AR渲染模块：基站将收到的附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备。
优选地，所述数据采集模块：
令AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，传输到背负式计算单元；
所述AR设备与背负式计算单元采用有线连接，所述背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，还具有通信模块负责与基站之间的通信连接；
所述数据预处理模块：
背负式计算单元对传入的图像视频数据进行预处理，降低传输的数据量以及计算的数据量；
所述预处理包括：图像分割、特征提取；
所述信道状态判断模块：
背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值；
其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure BDA0002095023270000061
Figure BDA0002095023270000062
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000063
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000064
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000065
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRender表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000071
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000072
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000073
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure BDA0002095023270000074
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure BDA0002095023270000075
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure BDA0002095023270000076
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure BDA0002095023270000077
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure BDA0002095023270000078
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure BDA0002095023270000079
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件；
判断信道状态条件是否良好：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则判定信道状态条件良好，则选择卸载方案1，调用基站识别模块；如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则判定信道状态条件不良好，则选择卸载方案2，调用计算单元识别模块；
所述卸载方案1：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别；
所述卸载方案2：令背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站；
所述基站识别模块：
背负式计算单元通过与基站的通信，将经过预处理的数据发送给基站，基站接收到经过预处理的数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算识别工作，获得AR图像的识别结果；
所述计算识别工作包括：
图像内容的识别、图像内容的定位；
所述基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述计算工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作；
所述计算单元识别模块：
背负式计算单元在本地直接对经过预处理的数据进行计算工作，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力；
背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将AR图像的识别结果及相关指令发送给基站；
所述信息回传模块：
基站通过将AR图像的识别结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的AR图像的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站。
所述AR渲染模块包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中；
所述背负式计算单元负责AR视频的渲染以及对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的AR边缘计算资源调度方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明进行了面向电网现场作业的AR计算资源调度的系统建模，并提供了一种计算资源卸载的自适应方法。
2、本发明提出的计算资源调度自适应模型充分考虑了电网现场作业情况下的电磁环境以及通信信道状态。
3、本发明提出的计算资源调度自适应模型充分利用了本地背负式计算单元和基站边缘网络的计算能力，充分降低了在电网现场作业的AR应用中的时延问题。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提供的面向电网现场作业的AR计算资源调度模型示意图；
图2为本发明提供的信道状态自适应的计算卸载流程框示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的一种AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，包括：
数据采集步骤：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；
数据预处理步骤：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；
信道状态判断步骤：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则进入基站识别步骤继续执行；否则，则进入计算单元识别步骤继续执行；
基站识别步骤：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果；
计算单元识别步骤：令背负式计算单元直接在本地对经过预处理的数据进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果，并将AR图像的识别结果发送给基站；
信息回传步骤：令基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据识别结果将附加的AR信息传回给基站；
AR渲染步骤：基站将收到的附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备。
具体地，所述数据采集步骤：
令AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，传输到背负式计算单元；
所述AR设备与背负式计算单元采用有线连接，所述背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，还具有通信模块负责与基站之间的通信连接。
具体地，所述数据预处理步骤：
背负式计算单元对传入的图像视频数据进行预处理，降低传输的数据量以及计算的数据量；
所述预处理包括：图像分割、特征提取。
具体地，所述信道状态判断步骤：
背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值；
其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure BDA0002095023270000101
Figure BDA0002095023270000102
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000103
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000104
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000105
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRender表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000106
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000107
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000108
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure BDA0002095023270000111
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure BDA0002095023270000112
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure BDA0002095023270000113
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure BDA0002095023270000114
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure BDA0002095023270000115
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure BDA0002095023270000116
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件；
判断信道状态条件是否良好：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则判定信道状态条件良好，则选择卸载方案1，进入基站识别步骤继续执行；如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则判定信道状态条件不良好，则选择卸载方案2，进入计算单元识别步骤继续执行；
所述卸载方案1：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别；
所述卸载方案2：令背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站。
具体地，所述基站识别步骤：
背负式计算单元通过与基站的通信，将经过预处理的数据发送给基站，基站接收到经过预处理的数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算识别工作，获得AR图像的识别结果；
所述计算识别工作包括：
图像内容的识别、图像内容的定位；
所述基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述计算工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作。
具体地，所述计算单元识别步骤：
背负式计算单元在本地直接对经过预处理的数据进行计算工作，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力；
背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将AR图像的识别结果及相关指令发送给基站。
具体地，所述信息回传步骤：
基站通过将AR图像的识别结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的AR图像的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站。
所述AR渲染步骤包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中；
所述背负式计算单元负责AR视频的渲染以及对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
本发明提供的AR边缘计算资源调度系统，可以通过本发明给的AR边缘计算资源调度方法的步骤流程实现。本领域技术人员可以将所述AR边缘计算资源调度方法，理解为所述AR边缘计算资源调度系统的一个优选例。
根据本发明提供的一种AR边缘计算资源调度系统，包括：
数据采集模块：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；
数据预处理模块：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；
信道状态判断模块：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则调用基站识别模块；否则，则调用计算单元识别模块；
基站识别模块：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果；
计算单元识别模块：令背负式计算单元直接在本地对经过预处理的数据进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果，并将AR图像的识别结果发送给基站；
信息回传模块：令基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据识别结果将附加的AR信息传回给基站；
AR渲染模块：基站将收到的附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备。
具体地，所述数据采集模块：
令AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，传输到背负式计算单元；
所述AR设备与背负式计算单元采用有线连接，所述背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，还具有通信模块负责与基站之间的通信连接；
所述数据预处理模块：
背负式计算单元对传入的图像视频数据进行预处理，降低传输的数据量以及计算的数据量；
所述预处理包括：图像分割、特征提取；
所述信道状态判断模块：
背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值；
其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure BDA0002095023270000131
Figure BDA0002095023270000132
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000141
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000142
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000143
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRender表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000144
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000145
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000146
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure BDA0002095023270000147
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure BDA0002095023270000148
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure BDA0002095023270000149
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure BDA00020950232700001410
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure BDA00020950232700001411
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure BDA00020950232700001412
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件；
判断信道状态条件是否良好：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则判定信道状态条件良好，则选择卸载方案1，调用基站识别模块；如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则判定信道状态条件不良好，则选择卸载方案2，调用计算单元识别模块；
所述卸载方案1：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别；
所述卸载方案2：令背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站；
所述基站识别模块：
背负式计算单元通过与基站的通信，将经过预处理的数据发送给基站，基站接收到经过预处理的数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算识别工作，获得AR图像的识别结果；
所述计算识别工作包括：
图像内容的识别、图像内容的定位；
所述基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述计算工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作；
所述计算单元识别模块：
背负式计算单元在本地直接对经过预处理的数据进行计算工作，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力；
背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将AR图像的识别结果及相关指令发送给基站；
所述信息回传模块：
基站通过将AR图像的识别结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的AR图像的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站。
所述AR渲染模块包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中；
所述背负式计算单元负责AR视频的渲染以及对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的AR边缘计算资源调度方法的步骤。
下面通过优选例，对本发明进行更为具体地说明：
在面向电网现场作业的AR应用中，由于AR技术所需的数据计算量大，传统的通信计算方案无法满足要求，因此需要采用边缘计算方案来支持这种应用。然而电网现场周围的电磁环境多变且复杂，会对AR的传输产生极大的影响。针对该问题，本发明提出一种面向电网现场作业基于信道状态自适应的AR边缘计算资源调度方法。
基于以上目的，本发明采用的技术方案包括如下步骤：
步骤1：现场人员携带AR设备以及背负式计算单元开始现场作业。
步骤2：AR设备获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元。
步骤3：背负式计算单元对传入的数据进行预处理。
步骤4：背负式计算单元通过获取当前信道状态信息来判断信道状态条件自适应选择一种计算卸载模型，进入步骤5选择计算卸载方案1或者是进入步骤6选择计算卸载方案2。
步骤5：背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别。
步骤6：背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站。
步骤7：基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据结果将附加的AR信息传回给基站。
步骤8：基站将附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备。
优选地，所述步骤1包括：现场人员采用方案所述的AR设备以及背负式计算单元进行现场作业。其中AR设备与背负式计算单元采用有线连接，背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，而且拥有通信模块负责与基站之间的通信连接。
优选地，所述步骤2包括：AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，通过有线连接直接传输到背负式计算单元。
优选地，所述步骤3包括：背负式计算单元对传入的图像视频数据进行必要的预处理，比如图像分割、特征提取等等，数据的预处理可以降低传输的数据量以及计算的数据量。
优选地，所述步骤4包括：
步骤4.1：背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值。其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure BDA0002095023270000171
Figure BDA0002095023270000172
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000173
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000174
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000175
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRender表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure BDA0002095023270000176
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000177
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure BDA0002095023270000178
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure BDA0002095023270000179
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure BDA00020950232700001710
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure BDA0002095023270000181
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure BDA0002095023270000182
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure BDA0002095023270000183
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure BDA0002095023270000184
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
步骤4.2：背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件。
步骤4.3：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则进入步骤5选择计算卸载方案1，如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则进入步骤6选择计算卸载方案2。
优选地，所述步骤5包括：背负式计算单元通过与基站的通信，将已经进行预处理的数据发送给基站，基站接收到数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算工作，主要包括传输图像内容的识别、图像内容的定位等，基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作。
优选地，所述步骤6包括：背负式计算单元在本地直接进行AR图像内容的识别、图像内容的定位等，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力，在进行电网现场作业之前应当将相应计算所需的芯片或计算模块安装在背负式计算单元上。背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将识别结果及相关指令发送给基站。
优选地，所述步骤7包括：基站通过将背负式计算单元传输的结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站。
优选地，所属步骤8包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地通过将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中。背负式计算单元不仅需要负责AR视频的渲染，还要负责对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (8)

1.一种AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，包括：
数据采集步骤：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；
数据预处理步骤：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；
信道状态判断步骤：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则进入基站识别步骤继续执行；否则，则进入计算单元识别步骤继续执行；
基站识别步骤：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果；
计算单元识别步骤：令背负式计算单元直接在本地对经过预处理的数据进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果，并将AR图像的识别结果发送给基站；
信息回传步骤：令基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据识别结果将附加的AR信息传回给基站；
AR渲染步骤：基站将收到的附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备；
所述信道状态判断步骤：
背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值；
其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure FDA0003160597890000011
Figure FDA0003160597890000012
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure FDA0003160597890000013
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000014
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000015
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRe nder表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure FDA0003160597890000021
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000022
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000023
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure FDA0003160597890000024
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure FDA0003160597890000025
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure FDA0003160597890000026
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure FDA0003160597890000027
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure FDA0003160597890000028
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure FDA0003160597890000029
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件；
判断信道状态条件是否良好：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则判定信道状态条件良好，则选择卸载方案1，进入基站识别步骤继续执行；如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则判定信道状态条件不良好，则选择卸载方案2，进入计算单元识别步骤继续执行；
所述卸载方案1：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别；
所述卸载方案2：令背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站。
2.根据权利要求1所述的AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，所述数据采集步骤：
令AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，传输到背负式计算单元；
所述AR设备与背负式计算单元采用有线连接，所述背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，还具有通信模块负责与基站之间的通信连接。
3.根据权利要求2所述的AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，所述数据预处理步骤：
背负式计算单元对传入的图像视频数据进行预处理，降低传输的数据量以及计算的数据量；
所述预处理包括：图像分割、特征提取。
4.根据权利要求1所述的AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，所述基站识别步骤：
背负式计算单元通过与基站的通信，将经过预处理的数据发送给基站，基站接收到经过预处理的数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算识别工作，获得AR图像的识别结果；
所述计算识别工作包括：
图像内容的识别、图像内容的定位；
所述基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述计算工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作。
5.根据权利要求4所述的AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，所述计算单元识别步骤：
背负式计算单元在本地直接对经过预处理的数据进行计算工作，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力；
背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将AR图像的识别结果及相关指令发送给基站。
6.根据权利要求5所述的AR边缘计算资源调度方法，其特征在于，所述信息回传步骤：
基站通过将AR图像的识别结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的AR图像的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站；
所述AR渲染步骤包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中；
所述背负式计算单元负责AR视频的渲染以及对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
7.一种AR边缘计算资源调度系统，其特征在于，包括：
数据采集模块：获取电网现场设备的图像或视频数据并传输到背负式计算单元；
数据预处理模块：令背负式计算单元对传入的数据进行预处理，获得经过预处理的数据；
信道状态判断模块：获取当前信道状态信息，判断信道状态条件是否良好：若是，则调用基站识别模块；否则，则调用计算单元识别模块；
基站识别模块：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果；
计算单元识别模块：令背负式计算单元直接在本地对经过预处理的数据进行AR的计算识别，获得AR图像的识别结果，并将AR图像的识别结果发送给基站；
信息回传模块：令基站将AR图像的识别结果发送给电网相关服务器，服务器根据识别结果将附加的AR信息传回给基站；
AR渲染模块：基站将收到的附加AR信息发送给背负式计算单元并由计算单元进行AR内容的渲染并传输给AR显示设备；
所述数据采集模块：
令AR设备通过摄像头采集到电网现场设备的图像和视频数据，传输到背负式计算单元；
所述AR设备与背负式计算单元采用有线连接，所述背负式计算单元具有一定的存储、计算能力，可以对AR业务进行预处理，还具有通信模块负责与基站之间的通信连接；
所述数据预处理模块：
背负式计算单元对传入的图像视频数据进行预处理，降低传输的数据量以及计算的数据量；
所述预处理包括：图像分割、特征提取；
所述信道状态判断模块：
背负式计算单元通过与基站建立连接获取当前基站相关的空闲计算资源分配，并通过自身的计算资源配置获得信道状态条件的门限值；
其中卸载方案1和卸载方案2所对应的时延为：
Figure FDA0003160597890000051
Figure FDA0003160597890000052
其中，
t1表示卸载方案1所对应的时延；
Figure FDA0003160597890000053
表示卸载方案1上行传输所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000054
表示卸载方案1基站识别所需要的时间；
tQuery表示基站和电网服务器通信传输所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000055
表示卸载方案1的下行传输所需要的时间；
tRe nder表示AR附加内容渲染在原始图像的时间；
t2表示卸载方案2所对应的时延；
Figure FDA0003160597890000056
表示卸载方案2本地背负式计算单元识别所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000057
表示卸载方案2的上行传输所需要的时间；
Figure FDA0003160597890000058
表示卸载方案2的下行传输所需要的时间；
可以推得：
Figure FDA0003160597890000061
其中，
SUp表示卸载方案1中发送至基站进行AR的计算识别的经过预处理的数据量；
Figure FDA0003160597890000062
表示卸载方案1的上行速率；
SIden表示AR的计算识别的计算数据量；
WBS表示基站的周期速率；
fBS表示基站的计算速率；
SDown表示下行传输的AR数据量；
Figure FDA0003160597890000063
表示卸载方案1的下行速率；
SUp′表示卸载方案2下的需要上行的数据量；
Figure FDA0003160597890000064
表示卸载方案2下的上行速率；
Figure FDA0003160597890000065
表示卸载方案2下的下行速率；
可以推出信道状态门限值计算公式如下：
Figure FDA0003160597890000066
其中，
hthreshold表示信道状态门限值；
σ2表示信道中噪声的方差；
PPC表示背负式计算单元的信息发送功率；
B表示上行时的信道带宽；
Wlocal表示背负式计算单元的周期速率；
flocal表示背负式计算单元计算速率；
背负式计算单元通过与基站建立的连接获取到当前信道状态的信息h，并预估出当前信道状态的条件；
判断信道状态条件是否良好：如果当前信道状态条件满足h≥hthreshold，则判定信道状态条件良好，则选择卸载方案1，调用基站识别模块；如果当前信道状态满足h＜hthreshold，则判定信道状态条件不良好，则选择卸载方案2，调用计算单元识别模块；
所述卸载方案1：令背负式计算单元将经过预处理的数据发送至基站进行AR的计算识别；
所述卸载方案2：令背负式计算单元直接在本地进行AR的计算识别，并将识别后的结果发送给基站；
所述基站识别模块：
背负式计算单元通过与基站的通信，将经过预处理的数据发送给基站，基站接收到经过预处理的数据后，在基站的MEC端进行数据所需的计算识别工作，获得AR图像的识别结果；
所述计算识别工作包括：
图像内容的识别、图像内容的定位；
所述基站的MEC端应当配备具有计算能力的服务器对上述计算工作分配预先给定的空闲计算资源以完成相应的操作；
所述计算单元识别模块：
背负式计算单元在本地直接对经过预处理的数据进行计算工作，背负式计算单元应当具备一定能力的计算能力；
背负式计算单元在完成AR图像的识别之后，将AR图像的识别结果及相关指令发送给基站；
所述信息回传模块：
基站通过将AR图像的识别结果以及指令通过电网专用网络传给电网负责下的总服务器，服务器根据传输的AR图像的识别结果以及相应指令提取与识别结果对应的AR附加信息，并传回给基站；
所述AR渲染模块包括：基站将服务器传回的AR附加信息传输给背负式计算单元，背负式计算单元在本地将附加AR信息渲染叠加到当前视频图像中；
所述背负式计算单元负责AR视频的渲染以及对AR设备采集到的图像的跟踪定位，确保渲染信息的位置准确性。
8.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的AR边缘计算资源调度方法的步骤。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111294886B (zh) * 2020-02-10 2022-03-25 广东工业大学 一种基于无线能量驱动的移动边缘计算方法及装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN204695231U (zh) * 2015-06-18 2015-10-07 陈会兵 移动式头盔沉浸系统
CN105338609A (zh) * 2015-09-29 2016-02-17 北京工业大学 多天线系统高能效动态功率分配方法
CN106373187A (zh) * 2016-06-28 2017-02-01 上海交通大学 基于ar的二维图像转换至三维场景的实现方法
CN106815555A (zh) * 2016-12-21 2017-06-09 深圳增强现实技术有限公司 一种分布式场景目标识别的增强现实方法及系统
CN107241384A (zh) * 2017-05-03 2017-10-10 复旦大学 一种基于多云架构的内容分发服务资源优化调度方法
CN107742259A (zh) * 2017-10-31 2018-02-27 国网山东省电力公司济阳县供电公司 一种具有ar功能的配电线路施工培训系统
CN107833503A (zh) * 2017-11-10 2018-03-23 广东电网有限责任公司教育培训评价中心 配网核心作业增强现实仿真培训系统
CN108541027A (zh) * 2018-04-24 2018-09-14 南京邮电大学 一种基于边缘云网络的通信计算资源置换方法
CN109041012A (zh) * 2018-08-21 2018-12-18 上海交通大学 基于综合通信与计算能力的基站选择方法和系统
CN109325605A (zh) * 2018-11-06 2019-02-12 国网河南省电力公司驻马店供电公司 基于增强现实ar技术的电力信通机房巡检平台及巡检方法
CN109408234A (zh) * 2018-10-19 2019-03-01 国云科技股份有限公司 一种基于边缘计算的增强现实技术数据优化系统及方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100257252A1 (en) * 2009-04-01 2010-10-07 Microsoft Corporation Augmented Reality Cloud Computing
US20170212210A1 (en) * 2014-07-17 2017-07-27 Origin Wireless, Inc. Wireless positioning systems

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN204695231U (zh) * 2015-06-18 2015-10-07 陈会兵 移动式头盔沉浸系统
CN105338609A (zh) * 2015-09-29 2016-02-17 北京工业大学 多天线系统高能效动态功率分配方法
CN106373187A (zh) * 2016-06-28 2017-02-01 上海交通大学 基于ar的二维图像转换至三维场景的实现方法
CN106815555A (zh) * 2016-12-21 2017-06-09 深圳增强现实技术有限公司 一种分布式场景目标识别的增强现实方法及系统
CN107241384A (zh) * 2017-05-03 2017-10-10 复旦大学 一种基于多云架构的内容分发服务资源优化调度方法
CN107742259A (zh) * 2017-10-31 2018-02-27 国网山东省电力公司济阳县供电公司 一种具有ar功能的配电线路施工培训系统
CN107833503A (zh) * 2017-11-10 2018-03-23 广东电网有限责任公司教育培训评价中心 配网核心作业增强现实仿真培训系统
CN108541027A (zh) * 2018-04-24 2018-09-14 南京邮电大学 一种基于边缘云网络的通信计算资源置换方法
CN109041012A (zh) * 2018-08-21 2018-12-18 上海交通大学 基于综合通信与计算能力的基站选择方法和系统
CN109408234A (zh) * 2018-10-19 2019-03-01 国云科技股份有限公司 一种基于边缘计算的增强现实技术数据优化系统及方法
CN109325605A (zh) * 2018-11-06 2019-02-12 国网河南省电力公司驻马店供电公司 基于增强现实ar技术的电力信通机房巡检平台及巡检方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A New Era for Web AR with Mobile Edge Computing;Xiuquan Qiao 等;《IEEE Internet Computing》;20180831;全文 *
增强现实(AR)技术在电力设备智能巡检中;齐文平 等;《测试测量》;20170531;全文 *

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