算力资源的分配方法、计算机设备及存储介质组成比例

本申请公开了一种算力资源的分配方法、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取需执行处理任务的目标集，目标集中包括目标视频中的K个目标对象，K为大于1的整数；利用K个目标对象中各目标对象的属性信息，对各目标对象进行处理优先级排序；按照各目标对象的处理优先级排序，分别为各目标对象分配算力资源以针对各目标对象执行处理任务。上述方案，能够对算力资源进行合理分配，提高算力资源的使用效率。提高算力资源的使用效率。提高算力资源的使用效率。

【技术实现步骤摘要】
算力资源的分配方法、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种算力资源的分配方法、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术被应用于各应用场景，例如智能交通、监控场景、医疗影像等领域。以监控场景的目标识别类任务为例，目标识别类任务通常需要花费较多算力资源，对于每个目标对象的目标识别任务而言，现有技术中，通常是将有限的算力资源均分给每个目标对象执行目标识别任务。
[0003]由于算力资源有限，在算力资源不足的情况下可能会造成目标识别任务的识别结果不准确。另外，在目标对象不发生变化的情况下，为目标对象分配相同的算力资源也会造成算力资源的浪费，使得在图像处理过程中算力资源的使用效率低。

技术实现思路

[0004]本申请主要解决的技术问题是提供一种算力资源的分配方法、计算机设备及存储介质，能够对算力资源进行合理分配，提高算力资源的使用效率。
[0005]为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种算力资源的分配方法，该方法包括：获取需执本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种算力资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取需执行处理任务的目标集，所述目标集中包括目标视频中的K个目标对象，所述K为大于1的整数；利用所述K个目标对象中各所述目标对象的属性信息，对各所述目标对象进行处理优先级排序；按照各所述目标对象的处理优先级排序，分别为各所述目标对象分配算力资源以针对各所述目标对象执行所述处理任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括至少M个，所述M为大于1的整数，所述利用所述K个目标对象中各所述目标对象的属性信息，对各所述目标对象进行处理优先级排序之前，还包括：基于所述M个属性信息中各属性信息对应的重要度对所述M个属性信息进行排序；所述重要度为对应的属性信息相对于所述处理任务的重要程度；对排序后的属性信息进行状态建模，按照每个所述属性信息中各属性状态的重要度，对各所述属性状态定义属性状态值；所述重要度为对应的属性状态相对于所述处理任务的重要程度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括如下至少一种：所述属性信息包括执行所述处理任务的算力消耗因素；所述属性信息包括执行所述处理任务的处理结果因素；所述属性信息包括执行所述处理任务的所述目标对象的对象状态因素。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述处理任务为目标定位任务；所述属性信息包括以下至少一者：运动状态、历史处理情况和当前设备距离，所述当前设备距离为所述目标对象与摄像设备之间的距离，所述历史处理情况表示所述目标对象在历史图像帧执行所述处理任务的情况；或者所述处理任务为行为识别任务，所述属性信息包括以下至少一者：目标行为类型、车辆距离、车辆数量，所述车辆距离为目标车辆与所述目标对象之间的距离，所述车辆数量为目标车辆的数量，所述目标车辆为对所述目标对象产生安全威胁的车辆。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述运动状态的属性状态包括：转向、直行、停止，所述运动状态不同所述属性状态对应不同的属性状态值；所述历史处理情况包括所述目标对象在历史图像帧是否采用第一预设处理方式来执行所述处理任务，不同预设处理方式所需的算力资源量不同，不同所述历史处理情况对应不同的属性状态值；所述目标对象的所述当前设备距离对应的属性状态值为所述目标视频的当前图像帧中所述目标对象与预设位置点之间的距离值；其中，所述预设位置点为所述摄像设备的位置点，或者，所述预设位置点为位于所述当前图像帧中的拍摄区域对应的位置点。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标行为类型的属性状态包括：闯红灯、翻越护栏、跌倒、正常行走；所述目标行为类型的不同属性状态对应不同的属性状态值；所述目标对象的所述车辆距离对应的属性状态值为所述目标对象与所述目标车辆之间的距离的距离描述值，所述距离描述值与所述距离呈反比；
所述目标对象的所述车辆数量对应的属性状态值为所述目标车辆的数量的数量描述值，所述数量描述值与所述目标车辆的数量成正比。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述K个目标对象中各所述目标对象的属性信息，对各所述目标对象进行处理优先级排序，包括：获取各所述目标对象的M个属性信息对应的属性值；其中，所述属性值表征所述目标对象的重要程度，所述属性值包括所述属性信息的各属性状态对应的属性状态值的总和；所述M为大于1的整数；按照各所述目标对象的所述属性信息对应的属性值，对各所述目标对象进行处理优先级排序。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述按照各所述目标对象的所述M个属性信息对应的属性值，对各所述目标对象进行处理优先级排序，包括：获取所述M个属性信息的属性排序；将当前属性排序中位于首位的所述属性信息作为目标属性信息；按照所述目标属性信息对应的属性值的大小，对本轮的各待处理对象进行优先级排序，其中，首轮的待处理对象为各所述目标对象；从所述优先级排序中查找出所述目标属性信息对应的属性...

【专利技术属性】
技术研发人员：李加琛，周仁杰，王政军，陆超，巫立峰，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：