实时跟踪算法涉及在其操作时监视其性能、资源使用和输出。此过程通常始于将日志记录和监视工具集成到应用程序中。像TensorBoard、Prometheus这样的库或自定义仪表板可以可视化延迟、准确性和错误率等指标。实时数据管道通常用于将实时数据馈送到算法中以进行连续处理。例如，在计算机视觉中，实时跟踪可能涉及处理视频流以进行对象检测或跟踪。优化算法以最小化延迟和最大化吞吐量对于实时性能至关重要。这可以包括使用gpu或fpga的硬件加速、高效的数据结构和并行处理。警报和故障保险通常用于检测异常并在实时操作期间保持可靠性。
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边缘人工智能在智能城市的发展中发挥着至关重要的作用，通过实现本地数据处理和决策。在智能城市的背景下，许多传感器和设备从交通摄像头、空气质量监测仪和公共交通系统等各个来源收集大量数据。与其将所有这些数据发送到集中云进行处理，不如使用边缘人工智