4、低功耗物联网设备能源管理与FPGA图像分割算法实现

低功耗物联网设备能源管理与FPGA图像分割算法实现

低功耗物联网设备能源管理

雾计算与物联网结合的优势

物联网（IoT）在全球范围内备受关注，在日常生活中发挥着重要作用，同时也带来了许多新机遇。然而，随着物联网设备的增加，能源需求也随之上升。许多物联网设备由电池供电或依赖能量收集器，能源来源有限，因此低功耗和有效能源管理至关重要。

雾计算是云的扩展，更接近处理物联网数据的设备，它在云与终端设备之间起到桥梁作用，将处理、存储和网络资源更靠近终端设备。雾计算层的数据缩减能使智能终端设备快速响应，减少上传到云平台的数据量，节省网络带宽。与云计算相比，雾计算在传输网络的功耗更低，因为云数据中心通常比雾数据中心离物联网设备网络更远，传输网络的功耗在某些情况下可能占物联网服务总功耗的很大一部分，不容忽视。

雾计算与物联网的集成将使众多物联网应用受益。特别是对于对时间敏感的物联网应用，雾计算有助于实现物联网设备之间的实时交互，减少延迟。此外，雾计算还能够支持大规模传感器网络，解决物联网设备数量呈指数级增长的问题。

任务卸载与能源节约

请求由雾节点代表的其他设备协助执行任务是保存任何物联网设备电量的有效方法。任务卸载是指在设备之间共享资源以完成任务，任务分为本地和卸载部分，物联网设备自身完成本地任务，雾节点完成卸载任务。不同的资源分配方法用于控制任务卸载选择。卸载任务可以让物联网设备节省计算能力，但需要消耗在物联网设备和任务协助雾节点之间传输数据所需的能量。通过结合基于设备控制的节能方法，可以进一步提高节能效果。这些方法通过控制设备的某些特性或功能来提高效率和性能，例如本地物联网设备和雾节点可以通过设备控制调整传输功率、开关持续