18、视频流服务的节能在线调度方案

视频流服务的节能在线调度方案

在视频流服务领域,节能与高效调度是关键问题。本文将围绕任务长度预测和在线调度算法展开,深入探讨相关技术和算法的原理、实现及性能评估。

1. 任务长度预测
1.1 定义
  • 任务长度 :指服务器与客户端之间数据传输从开始到结束的时间段。其计算公式为:任务长度 = 视频长度 / 传输速度(VL 代表视频长度,TS 代表传输速度)。需注意,机器视角和用户视角的任务长度有所不同,服务器的服务时间以视频全部发送到客户端为准。
  • 传输速度 :视频文件由视频点播(VoD)系统集群服务器每秒发送到客户端的数据量,系统日常日志会定期记录。视频长度是用户订购视频的播放时间乘以其码率,在数据库中较易获取。在在线教育平台,视频以完整片段存储;而在一些娱乐视频网站,长视频会被切割成 5 - 7 分钟的短片段,这里的视频长度指短视频片段的长度。由于视频长度信息已知,任务长度预测的关键在于传输速度的预测,而在流任务开始时,视频文件的可能平均传输速度未知,只能参考系统的历史日志。
1.2 影响因素
  • 与服务器端环境关系较弱 :由于视频托管服务器的位置和周边网络环境相似,同一用户订购不同视频的任务传输速度相近。良好的网络环境能为用户提供流畅的观看体验,无论用户订购何种视频。
  • 对客户端特征敏感
    • 空间维度 :客户端的网络环境在同一 IP
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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