《表4 根据无人机数量和涉及的方法对面向地面网络的无人机边缘智能计算研究进行分类》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
根据研究场景中无人机的数量以及是否涉及智能方法可对面向地面网络的无人机边缘智能计算的研究进行如下分类，具体见表4。
| 图表编号 | XD00229290100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.09.15 |
| 作者 | 董超、沈赟、屈毓锛 |
| 绘制单位 | 南京航空航天大学电子信息工程学院、南京航空航天大学电子信息工程学院、上海交通大学计算机科学与工程系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 根据优化目标对面向地面网络的无人机边缘智能计算研究进行分类》2020.09.15
- 《表2 根据涉及的方法对面向无人机网络的边缘智能计算研究进行分类》2020.09.15
- 《表1 根据优化目标对面向无人机网络的边缘智能计算研究进行分类》2020.09.15
- 《表3 各算法的性能对比：基于边缘计算和无人机巡检图像的输电杆塔关键部位隐患智能识别》2020.10.25
- 《表1 无人机参数：对电网巡检多无人机进行预定位和路由的研究》2020.10.20
- 《表2 特种泥浆配比表：MLU100智能加速卡的地面无人平台应用研究》2020.12.25
- 《表1 评分规则：MLU100智能加速卡的地面无人平台应用研究》2020.12.25
- 《表1 对无人机影像进行分类的精度评价》2020.05.25
- 《表1 人机视角模型矩阵：面向人机协作的网络信息体系架构建模方法》2020.06.01
- 《表2 人机视角模型描述：面向人机协作的网络信息体系架构建模方法》2020.06.01
- 《表2 提取特征列表：基于超高空间分辩率无人机影像的面向对象土地利用分类方法》2020.01.01
- 《表4 分割阈值范围：基于无人机遥感和面向对象法的简单地物分类研究》2020.03.25
- 《表2 面向边缘人工智能计算的区块链研究工作》2020.01.30
- 《表4根据体育教学方法的外部形态和学生的认识活动进行教学方法分类》2019.08.01
- 《表5 模型分类：卷积神经网络行为克隆方法在无人车上的研究》2019.11.15
- 《表1 卷积神经网络结构：基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法》2019.04.25
- 《表4 分类结果精度评价：无人机遥感在塑料大棚识别中的方法研究》2019.02.25
- 《表3 任务分配表：一种面向有人/无人直升机协同打击的地面目标任务分配方法》2019.10.25
- 《表1 无人机初始位置：一种面向有人/无人直升机协同打击的地面目标任务分配方法》2019.10.25
- 《表2 目标初始位置：一种面向有人/无人直升机协同打击的地面目标任务分配方法》2019.10.25