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摘要 - 由于较长的车辆到云通信延迟，因此存在的自动驾驶汽车尚未利用云计算来执行其深度学习的驾驶任务。同时，这些车辆通常配备了资源受限的边缘计算设备，这些设备可能无法实时执行计算密集的深度学习模型。商业移动网络的数据传输速度的提高阐明了将云计算用于自动驾驶的可行性。我们的城市规模的现实世界测量结果表明，车辆可以通过低数据传输延迟的第五代（5G）移动网络部分使用云计算。在本文中，我们介绍了ECSEG的设计和实现，ECSEG是一个边缘云的切换图像分割系统，该系统在边缘和云之间动态切换，以实现基于深度学习的语义分割模型，以实时了解车辆的视觉场景。由于各种因素之间的复杂相互依存关系，包括动态无线通道状况，车辆的运动和视觉场景变化，因此开关决策具有挑战性。为此，我们采用深度强化学习来学习最佳的切换政策。基于现实世界实验和痕量驱动模拟的广泛评估表明，与四种基线方法相比，ECSEG可以实现自动驾驶汽车的卓越图像分割精度。
ecseg：自动驾驶汽车的边缘云切换图像分割
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