5、网格感知网络与多资源调度:商业模型、计费与架构解析

网格感知网络与多资源调度:商业模型、计费与架构解析

1. 网格感知网络的商业模型、计费与架构

在网格感知网络中,跨域的计费和资源管理是一个重要的课题。下面将详细介绍相关的商业模型、计费概念以及架构优势。

1.1 计费基础设施

在网格感知网络中,域间的计费数据交换只能通过计费服务器进行。计费记录的传输基于 Diameter 协议,根据用户注册的域将记录路由到相应的计费服务器(清算中心)。每个服务器维护一个基于域的路由表,包含每个域的下一跳计费服务器以及默认路由,完全符合 Diameter 路由规范,支持多域消息路由。

例如,如图 1 所示,节点 A 通过节点 B 向节点 C 发送数据。为了实现跨多个域的计费,计费服务器将计费数据发送到清算中心。清算中心被视为可信组织,类似于清理移动电话运营商之间漫游费用的组织。它们收集计费记录,计算服务费用,并向最终用户和域开具账单,其利润来自处理的交易量的佣金。

每个计费记录包括记录的源和目的地、唯一会话标识符、记录编号、时间戳、用户名、数据流标识(源/目的地址和端口)以及网络使用的统计信息(字节和数据包数量)。计费记录通过 Diameter 计费请求消息传输,并由服务器通过 Diameter 计费应答消息确认。

计费记录信息 说明
源和目的地 记录的起始和结束点
唯一会话标识符 标识特定会话
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
锈蚀实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:锈蚀实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4138张图片 验证集:211张图片 测试集:110张图片 总计:4459张图片 • 训练集:4138张图片 • 验证集:211张图片 • 测试集:110张图片 • 总计:4459张图片 • 分类类别: Rust(锈蚀):金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 Corrosion(腐蚀):材料因环境因素导致的劣化过程。 • Rust(锈蚀):金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 • Corrosion(腐蚀):材料因环境因素导致的劣化过程。 • 标注格式:YOLO格式,提供实例分割标注,适用于锈蚀区域的精确分割。 • 数据格式:JPEG图片数据,来源于实际应用场景。 二、适用场景 • 工业视觉检测系统开发:用于构建能够自动识别和分割金属表面锈蚀的AI模型,提升检测效率和准确性。 • 基础设施维护风险评估:在建筑、能源、运输等领域,评估结构锈蚀损坏,辅助预防性维护决策。 • 制造业质量控制:集成到生产流程中,实时检测产品表面腐蚀缺陷,确保产品质量。 • 学术研究创新:支持计算机视觉材料科学交叉领域的研究,促进锈蚀检测技术的进步。 三、数据集优势 • 精确实例分割标注:每个标注均提供多边形边界,确保锈蚀区域定位准确,适用于细节分析和模型训练。 • 类别针对性强:专注于锈蚀和腐蚀检测,数据内容高度相关,减少无关噪声,提升模型专注度。 • 充足的数据规模:拥有数千张训练图片,为深度学习模型提供充分样本,支持稳健性能。 • 兼容性易用性:YOLO标注格式兼容主流深度学习框架,如YOLO、Detectron2等,便于快速集成和部署。
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