【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，特别是指一种多目标跟踪方法、装置及终端。
技术介绍
1、随着智能摄像头的大规模使用与在线视频的爆炸式增长，使得视频分析任务需求极速增长，比如在城市安装大规模交通摄像头网络，或是在大型商场通过视频监控进行客流统计等。在视频分析任务中，多目标跟踪任务(multiple object tracking，mot)扮演着重要的角色。多目标跟踪的任务包括：对于给定视频帧，在定位多个对象的同时，保持对象的身份并在视频中给出各自的轨迹。这些实际的高精度和高交互性需求对mot模型提出巨大的挑战。
2、目前mot主要有数据划分和模型划分两种，其中对于数据划分是将视频帧经过切分后输入跟踪模型进行推理，这种数据划分的方式是将全部划分的图像区域进行计算，导致计算冗余；并且多个模型之间的计算复杂度单一，导致计算资源浪费，也会造成计算上的冗余，提高推理延迟。对于模型划分是将大容量dnn模型的切分为两个或多个部分，分别部署在两个或多个节点之间进行协作处理，这样将导致容量巨大的特征张量的传输，图片传输开销大且推理延迟。
【技术保护点】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，应用于终端，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一切分粒度为初始切分粒度或更新的切分粒度；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个数据集输入分类器模型进行图像内容复杂程度预测，并对预测得到的预测结果进行分类，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照分类后的预测结果对所述多个数据集进行分类，并向服务器发送分类后的数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，应用于终端，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一切分粒度为初始切分粒度或更新的切分粒度；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个数据集输入分类器模型进行图像内容复杂程度预测，并对预测得到的预测结果进行分类，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照分类后的预测结果对所述多个数据集进行分类，并向服务器发送分类后的数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述影响任务结果的因素确定复杂度指标拟合函数，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据集对应的跟踪模型处理结果清单和真值清单，分别确定影响任务结果的因素的量化公式，包括：
8.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：东方，唐安然，魏华，关云霞，张婷婷，刘梦阳，伏舒存，沈典，张竞慧，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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