一种多目标跟踪的计算资源分配的方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及多目标跟踪领域，具体而言，涉及一种多目标跟踪的计算资源分配的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着技术进步和安全需求的增长，监控系统在多个关键领域，如交通管理、安防监控以及工业自动化中发挥着越来越重要的作用。这些系统的核心功能之一是多目标跟踪技术，它允许从视频数据中实时识别和跟踪多个移动目标，例如车辆、行人或其他重要物体。多目标跟踪技术对于提高交通流量分析、异常行为检测以及生产流程监控的效率至关重要。

2、然而，随着监控摄像头数量的增加和视频分辨率的提升，多目标跟踪技术面临了前所未有的挑战。多目标跟踪本质上是一个资源密集型的问题，需要进行大量的计算处理，包括目标检测、数据关联、状态估计和轨迹更新等。这些计算任务对计算资源的需求随着目标数量和视频数据量的增加而急剧上升。

3、在资源受限的实际应用场景中，如何合理分配有限的计算资源以确保监控系统的总体性能和实时响应能力为本领域需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中在资源受限的多目标跟踪场景中，计算资源分配不合理的问题，本发明提供一种多目标跟踪的计算资源分配的方法。

2、一种多目标跟踪的计算资源分配的方法，包括：

3、根据输入的视频流获取每个跟踪目标的初始数据；

4、根据所述初始数据确定每个所述跟踪目标的资源参数；

5、根据所述资源参数构建生态模型，并基于所述生态模型预测每个所述跟踪目标所需计算资源的资源变化率；

6、基于所述资源变化率计算资源分配比例，并根据所述资源分配比例进行计算资源分配。

7、可选的，所述初始数据包括每个所述跟踪目标的位置、大小及速度；

8、所述根据所述初始数据确定每个所述跟踪目标的资源参数，包括：

9、根据每个所述跟踪目标的速度计算对应的内在增长率：

10、

11、其中，为第个跟踪目标的内在增长率，为内在增长率计算函数，为第个跟踪目标的速度，为内在增长率比例系数，为内在增长率的最大值；

12、根据每个所述跟踪目标的位置及大小计算对应的环境容量：

13、

14、其中，为第个跟踪目标的环境容量，为环境容量计算函数，为第个跟踪目标的大小，为第个跟踪目标的位置，为环境容量比例系数，为位置权重函数；

15、根据每个所述跟踪目标的大小及速度计算对应的初始资源量：

16、

17、其中，为第个跟踪目标的初始资源量，为初始资源量计算函数，为初始资源量比例系数；

18、根据每个所述跟踪目标的位置及速度计算对应的相互作用系数：

19、

20、其中，为第个跟踪目标的横坐标，为第个跟踪目标的纵坐标，为第个跟踪目标的横坐标，为第个跟踪目标的纵坐标，为第个跟踪目标与第个跟踪目标之间的距离，为第个跟踪目标与第个跟踪目标之间的相互作用系数，为相互作用比例系数。可选的，所述根据所述资源参数构建生态模型，并基于所述生态模型预测每个所述跟踪目标所需计算资源的资源变化率，包括：

21、根据所述资源参数为每个所述跟踪目标构建对应的生态模型：

22、

23、其中，为第个跟踪目标所需计算资源的资源变化率，为所述跟踪目标的总数。

24、可选的，所述基于所述资源变化率计算资源分配比例，并根据所述资源分配比例进行计算资源分配，包括：

25、获取预设的时间步长，并根据所述时间步长及所述资源变化率计算每个所述跟踪目标的资源变化量：

26、

27、其中，为第个跟踪目标的资源变化量，为时间步长；

28、获取预设阈值，并根据所述预设阈值及所述资源变化量对所述初始资源量进行更新：

29、

30、其中，为第个跟踪目标更新后的资源量，为预设阈值；

31、根据所述资源变化量及所述初始资源量计算每个所述跟踪目标的资源分配比例：

32、

33、其中，为第个跟踪目标的资源分配比例，为第个跟踪目标更新后的资源量。

34、可选的，在根据所述预设阈值及所述资源变化量对所述初始资源量进行更新之前，所述方法还包括：

35、执行输入的修改命令，对所述预设阈值进行修改。

36、可选的，所述根据输入的视频流获取每个跟踪目标的初始数据，包括：

37、从所述视频流中识别跟踪目标，并检测每个所述跟踪目标的生态属性参数；

38、从所述生态属性参数中读取每个所述跟踪目标的位置、大小及速度；

39、确定所述每个所述跟踪目标的位置、大小及速度为所述初始数据。

40、可选的，所述生态属性参数还包括活动范围、活跃度、生存时间、类型、相互作用关系、环境容量中的至少一项。

41、一种多目标跟踪的计算资源分配的装置，包括：

42、获取模块，用于根据输入的视频流获取每个跟踪目标的初始数据；

43、确定模块，用于根据所述初始数据确定每个所述跟踪目标的资源参数；

44、模型建立模块，用于根据所述资源参数构建生态模型，并基于所述生态模型预测每个所述跟踪目标所需计算资源的资源变化率；

45、计算模块，用于基于所述资源变化率计算资源分配比例，并根据所述资源分配比例进行计算资源分配。

46、一种电子设备，包括：

47、处理器和存储器，所述存储器用于存储至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行时以实现如上述任意一项所述的多目标跟踪的计算资源分配的方法。

48、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的多目标跟踪的计算资源分配的方法。

49、本发明实施例提供的多目标跟踪的计算资源分配的方法，通过根据输入的视频流获取每个跟踪目标的初始数据；根据初始数据确定每个跟踪目标的资源参数；根据资源参数构建生态模型，并基于生态模型预测每个跟踪目标所需计算资源的资源变化率；基于资源变化率计算资源分配比例，并根据资源分配比例进行计算资源分配。本发明通过设置生态模型模拟跟踪目标之间的资源竞争关系，并据此预测每个跟踪目标的资源变化率，进而计算出资源分配比例，并据此进行实时的资源分配，使得本发明能够适应监控场景的实时变化，确保高优先级目标获得足够的计算资源，同时避免对低优先级目标的资源浪费，从而显著提升了多目标跟踪系统的效率和响应速度，增强了整体性能和稳定性。此外，本发明的自适应特性减少了对人工干预的依赖，为复杂环境下的自动化监控提供了一种创新的解决方案。

1.一种多目标跟踪的计算资源分配的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始数据包括每个所述跟踪目标的位置、大小及速度；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述资源参数构建生态模型，并基于所述生态模型预测每个所述跟踪目标所需计算资源的资源变化率，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源变化率计算资源分配比例，并根据所述资源分配比例进行计算资源分配，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述预设阈值及所述资源变化量对所述初始资源量进行更新之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据输入的视频流获取每个跟踪目标的初始数据，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述生态属性参数还包括活动范围、活跃度、生存时间、类型、相互作用关系、环境容量中的至少一项。

8.一种多目标跟踪的计算资源分配的装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的多目标跟踪的计算资源分配的方法。