9、环境智能的基于QoS的资源管理

环境智能的基于QoS的资源管理

1. 引言

环境智能(AmI)描绘了一个人们被嵌入日常物品中的智能直观界面所环绕的愿景,环境能以无形的方式识别并响应个人的存在。AmI设备按功耗可分为三类:功率自主微瓦节点、个人毫瓦节点和静态瓦节点,本文聚焦于后两类,统称其为“消费终端”。这些终端涵盖从功能简单的小型便携式屏幕到强大的媒体处理和存储服务器。

AmI应用将高度交互性与媒体处理(如音频、视频、3D图形和语音识别)相结合。用户对应用(响应性、低延迟、质量)和平台(健壮性、可预测性、稳定性)的要求,以及制造商对成本效益和低功耗的要求相互冲突,系统设计和架构构建变得复杂。不过,环境智能注重为用户提供体验,因此可以引入服务质量(QoS)的概念,即“服务性能的综合效果,决定用户对该服务的满意程度”,系统架构师可利用QoS概念在运行时权衡交付的QoS和消耗的资源。

本文提出的QoS资源管理框架结合了资源预留和应用自适应,采用多层QoS架构。

2. 消费终端的QoS资源管理框架

2.1 应用执行模型

本文处理的应用主要是媒体应用(音频和动画或直播视频),也称为流应用,处理数据流。流是特定类型数据对象的序列,如视频流是按一定帧率显示的图片序列。复合多媒体流由多个时间相关的流组成,如电影的视频流和音频流。

流通常由一个流任务产生,被另一个并发异步流任务消费。已产生但未消费的流部分临时存储在缓冲区或正在传输。终端上的流应用执行模型是一个连接图,节点代表任务(使用处理和内存资源的独立、异步、活动组件)或缓冲区(使用内存资源的被动组件),互连表示使用总线或片上网络等传输资源的数据传输。任务可以是可扩展的,即可以用QoS换取

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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