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边缘设备实时视频流处理多任务调度流水线实验.docx
资料介绍
边缘设备实时视频流处理多任务调度流水线实验
一、实验概述
实时视频流处理是边缘计算中最具挑战性的场景之一，涉及图像采集、预处理、AI推理、结果显示等多个处理阶段，每个阶段具有不同的计算特征和实时性要求。在资源受限的边缘设备上，这些阶段需要以流水线（Pipeline）方式协同工作——前一阶段的输出是后一阶段的输入。FreeRTOS多任务调度天然适合实现流水线架构，但每个阶段的执行时间差异和帧率要求使得调度设计复杂化。本实验基于STM32F777NIH6开发板，设计一个完整的实时视频流处理流水线系统，包含图像采集、预处理、AI推理和结果显示四个阶段，分析流水线各阶段的调度延迟和吞吐量，优化任务优先级和缓冲区管理策略。
实验设计包含三个核心场景。场景一实现基础的流水线架构，各阶段以独立任务运行，通过队列连接。场景二分析流水线中"慢速阶段"（AI推理）对整体帧率的瓶颈影响。场景三实现流水线优化策略，包括双缓冲、动态优先级调整和帧跳过机制。
本实验的核心目标包括：掌握实时视频流处理流水线的设计方法，理解流水线中各阶段调度延迟的累积效应，学会使用双缓冲和动态优先级优化流水线吞吐量，以及能够在边缘设备上实现高效的实时视频处理系统。
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