4、社交边缘计算的趋势、应用与任务分配挑战

社交边缘计算的趋势、应用与任务分配挑战

在当今科技发展的浪潮中，社交边缘计算展现出了巨大的潜力，其应用场景不断拓展，同时也面临着一些独特的任务分配挑战。下面我们将深入探讨社交边缘计算的相关趋势、应用以及任务分配问题。

社交边缘计算的应用

社交边缘计算在多个领域都有重要的应用，以下为您详细介绍：
1. 协作式交通监控与异常事件检测
- 在体育赛事（如足球比赛）中，观众可作为人类传感器，通过贡献视频、图像和文字来报告异常事件。
- 当检测到异常事件（如意外物体突然出现、恶意行为）时，云托管服务会向球迷和警方发送警报，以便进行应急响应。
2. 自动车牌识别
- 配备行车记录仪的车辆组成城市范围的视频监控网络，利用自动车牌识别（ALPR）技术跟踪移动车辆。
- 该系统可有效追踪驾车逃逸的犯罪嫌疑人，弥补现有车辆搜索过程的不足。
- 为降低数据传输成本和响应延迟，将数据卸载到附近的路侧单元（RSU）进行实时处理，并在车辆上进行本地处理以提取特征，再将处理后的数据发送到RSU。
3. 人群视频共享
- 利用自组织边缘设备进行点对点视频内容交付，适用于人们拍摄有趣视频并希望相互分享的场景。
- 系统需采取以下操作来实现该应用：
- 利用参与的边缘计算资源，避免系统扩展时出现瓶颈。
- 进行视频编码，为网络连接不佳的设备发送较小的视频文件，避免网络延迟。
- 通过协调边缘设备执行计算和通信任务，提供随参与设备数量（即需求）扩展的计算能力和带宽。
- 采用自下而上的博