一种任务驱动的车辆计算卸载方法

本发明属于车联网技术领域，具体涉及一种任务驱动的车辆计算卸载方法。所述方法包括以下步骤：首先训练精度神经网络预估模型；接着建立车辆目标检测任务不同卸载模式下的时延模型和计算成本模型；其次根据预估模型，预估车端和路端获取图像的精度，根据时延模型和计算成本模型，求得业务对应的时延和计算成本，根据预估精度、任务完成时延、任务完成成本，构建优化问题；然后通过遗传算法对所述优化问题进行求解，得到最优解；最后，按照求得的最优解，完成车载业务的选择决策、资源分配和计算卸载。本发明训练出一个精度神经网络预估模型，在此基础上，提出一种任务驱动的车辆计算卸载方法，使得在可接受时延和计算成本范围内，最大化感知精度。