【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种目标属性识别方法及相关设备。
技术介绍
1、为了避免在进行目标属性识别的过程中因网络带宽的瓶颈造成对云端服务器的目标属性识别的任务的影响，需要将任务合理地分配到边缘服务器。
2、基于上述情况，现有技术中往往将任务分配到中央处理器占用率低的边缘服务器中，然而这样会出现边缘服务器的处理效率较低的情况，无法保障边缘服务器的资源利用率。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提出一种目标属性识别方法及相关设备，用以解决上述技术问题。
2、基于上述目的，本申请的第一方面提供了一种目标属性识别方法，应用于云端服务器，所述方法包括：
3、响应于接收到对待识别图像进行属性识别的配置信息，基于所述配置信息确定目标边缘计算单元；
4、从与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器中确定目标边缘服务器，使所述目标边缘服务器获取待识别图像，并对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果。
5、可选地，所述配置信息包括目标图像采集单元的标识号；
6、所述基于所述配置信息确定目标边缘计算单元，包括：
7、根据所述目标图像采集单元的标识号确定目标边缘计算单元。
8、可选地，所述配置信息包括属性识别算法列表；
9、所述从与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器中确定目标边缘服务器，包括：
10、获取与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器
11、基于与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器的当前拉流数量，以及所述属性识别算法数量确定目标边缘服务器。
12、可选地，所述基于与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器的当前拉流数量，以及所述属性识别算法数量确定目标边缘服务器，包括：
13、确定与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器的当前拉流数量中第一最小当前拉流数量，将与所述第一最小当前拉流数量对应的边缘服务器作为第一候选边缘服务器；
14、利用所述属性识别算法数量确定属性识别算法的计算资源占用率增量，并获取所述第一候选边缘服务器的第一当前计算资源占用率；
15、将所述计算资源占用率增量和所述第一当前计算资源占用率结合，得到第一结合计算资源占用率；
16、根据所述第一结合计算资源占用率与预设的计算资源占用率阈值的对比结果，确定所述目标边缘服务器。
17、可选地，所述将与所述第一最小当前拉流数量对应的边缘服务器作为第一候选边缘服务器，包括：
18、确定是否存在多个第一最小当前拉流数量；
19、响应于存在多个第一最小当前拉流数量，则获取与所述多个第一最小当前拉流数量对应的边缘服务器的第一当前计算资源占用率；
20、确定所述多个第一当前计算资源占用率中最小的第一当前计算资源占用率，并将与所述最小的第一当前计算资源占用率对应的边缘服务器作为第一候选边缘服务器。
21、可选地，所述根据所述第一结合计算资源占用率与预设的计算资源占用率阈值的对比结果，确定目标边缘服务器，包括：
22、响应于所述第一结合计算资源占用率小于预设的计算资源占用率阈值，则将所述第一候选边缘服务器作为所述目标边缘服务器；或者，
23、响应于所述第一结合计算资源占用率大于或等于预设的计算资源占用率阈值，则确定其他边缘服务器的当前拉流数量中第二最小当前拉流数量，将与所述第二最小当前拉流数量对应的其他边缘服务器作为第二候选边缘服务器，其中，所述其他边缘服务器为与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器中除第一候选边缘服务器以外的边缘服务器；
24、获取所述第二候选边缘服务器的第二当前计算资源占用率，将所述属性识别算法的计算资源占用率增量和所述第二当前计算资源占用率结合，得到第二结合计算资源占用率；
25、响应于所述第二结合计算资源占用率小于预设的计算资源占用率阈值，则将所述第二候选边缘服务器作为所述目标边缘服务器。
26、可选地，从与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器中确定目标边缘服务器，使所述目标边缘服务器获取待识别图像，并对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果之后，所述方法还包括：
27、接收所述目标边缘服务器发送的属性识别结果，并将所述属性识别结果发送至显示单元，以供利用所述显示单元对所述属性识别结果进行显示。
28、基于同一专利技术构思，本申请的第二方面提供了一种目标属性识别方法，应用于目标边缘服务器，所述方法包括：
29、获取待识别图像，并对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果；
30、将所述属性识别结果发送至云端服务器。
31、可选地，所述对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果，包括：
32、对所述待识别图像中的至少一个目标进行目标检测识别，得到检测识别区域，并对所述检测识别区域中的目标进行特征识别，得到特征识别结果；
33、确定同一待识别图像中目标检测识别区域与其他检测识别区域的欧式距离，并基于所述欧式距离确定目标组，其中，所述目标检测识别区域表示所述同一待识别图像中任一检测识别区域，所述其他检测识别区域表示所述同一待识别图像中除所述目标检测识别区域以外的检测识别区域；
34、对所述目标组进行跟踪，统计所述目标组显示在全部待处理图像中的数量；
35、响应于在待识别图像中持续未检测到所述目标组中任一目标，确定与所述目标组所对应的特征识别结果；
36、基于与所述目标组所对应的特征识别结果，以及与所述目标组显示在全部待处理图像中的数量确定所述目标组的关系类型，并将所述目标组的关系类型作为属性识别结果。
37、可选地，所述对所述检测识别区域中的目标进行特征识别，得到特征识别结果，包括：
38、对所述检测识别区域中的目标进行质量检测，得到质量检测结果，所述质量检测结果包括无遮挡类型和/或有遮挡类型；
39、确定与所述质量检测结果为所述无遮挡类型所对应的检测识别区域，并对与所述质量检测结果为所述无遮挡类型所对应的检测识别区域中的目标进行特征识别，得到特征识别结果。
40、可选地，所述基于所述欧式距离确定目标组，包括：
41、确定目标检测识别区域与其他检测识别区域的欧式距离中最小的欧式距离，将与所述最小的欧式距离对应的目标检测识别区域中的目标和其他检测识别区域中的目标组合作为目标组。
42、可选地，响应于在待识别图像中持续未检测到所述目标组中任一目标之后，所述方法还包括：
43、确定所述目标组对应的检测识别区域中存在新的检测识别区域，将存在新的检测识别区域的目标组作为新的目标组；...
【技术保护点】
1.一种目标属性识别方法，其特征在于，应用于云端服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置信息包括目标图像采集单元的标识号；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置信息包括属性识别算法列表；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器的当前拉流数量，以及所述属性识别算法数量确定目标边缘服务器，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将与所述第一最小当前拉流数量对应的边缘服务器作为第一候选边缘服务器，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一结合计算资源占用率与预设的计算资源占用率阈值的对比结果，确定目标边缘服务器，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器中确定目标边缘服务器，使所述目标边缘服务器获取待识别图像，并对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果之后，所述方法还包括：
8.一种目标属性识
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述检测识别区域中的目标进行特征识别，得到特征识别结果，包括：
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述欧式距离确定目标组，包括：
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，响应于在待识别图像中持续未检测到所述目标组中任一目标之后，所述方法还包括：
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述特征识别结果包括性别和年龄；
14.一种目标属性识别装置，其特征在于，应用于云端服务器，所述装置包括：
15.一种目标属性识别装置，其特征在于，应用于目标边缘服务器，所述装置包括：
16.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至13任意一项所述的方法。
17.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至13任一所述方法。
18.一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-13任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标属性识别方法，其特征在于，应用于云端服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置信息包括目标图像采集单元的标识号；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置信息包括属性识别算法列表；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器的当前拉流数量，以及所述属性识别算法数量确定目标边缘服务器，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将与所述第一最小当前拉流数量对应的边缘服务器作为第一候选边缘服务器，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一结合计算资源占用率与预设的计算资源占用率阈值的对比结果，确定目标边缘服务器，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从与所述目标边缘计算单元对应的多个边缘服务器中确定目标边缘服务器，使所述目标边缘服务器获取待识别图像，并对所述待识别图像中的至少一个目标进行属性识别，得到属性识别结果之后，所述方法还包括：
8.一种目标属性识别方法，其特征在于，应用于目标边缘服务器，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像中的至少一个目标进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：王震，上官泽钰，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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