将在PC端训练拟合后的信息隐藏模型及提取器模型移植到嵌入式平台，嵌入式平台的硬件和软件资源配置如表所示。

嵌入式设备选用RK3399开发板，其CPU由两个Cortex-A72大核及四个Cortex-A53小核构成，GPU型号为四核ARM架构的Mali-T864，支持帧缓冲压缩和大量图形计算接口，配有4GB内存和16GB内置存储器。

此外，在网络支持上，RK3399开发板带有RJ45接口千兆以太网，支持2.4GHz/5GHz WiFi双频，板载WIFI/BT模块。

在接口设备上，内置了低功耗MCU，双ISP像素处理能力高达13MPix/s，支持PCIe 2.1、双USB 3.0及Type-C接口。

在显示设备中，拥有HDMI 2.0接口，支持HDCP。软件环境中，支持Ubuntu、Linux、Android7.0及以上的操作系统，本论文选择采用Ubuntu操作系统。嵌入式平台的接口示意图如图所示，嵌入式平台环境搭建如图所示。

在嵌入式平台中，良好的信息隐藏算法应适应嵌入式平台资源受限的特点，尽可能少的占用系统内存。

为了测试本文所提出信息隐藏机制的内存占用，分别在PC平台和嵌入式平台进行实验，结果如表所示。

通过实验结果可以看出，PC平台上运行的各信息隐藏算法的内存占用率均低于嵌入式平台，这是由于PC平台拥有较强能力的处理器，而嵌入式平台只为满足特定功能而资源受限，在计算处理能力上与PC平台有着一定的差距。

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