一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法技术

技术编号:43828430 阅读:37 留言:0更新日期:2024-12-31 18:28
本发明专利技术公开了一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,属于计算机视觉技术领域,包括构建IoT系统架构的边缘计算系统,启动v4l2框架进行视频采集,构建FIFO组缓存池,帧号求余与推理判断,子线程推理处理,视频编码,流控并数据传输,解决了使用yolov5m模型和deeport模型保证检测精度和跟踪稳定性,同时采取推理与视频序列采集并行的策略来不影响画面的实时性,显著提高了跟踪的准确性和稳定性,有效减少跟踪过程中频繁切换跟踪ID的技术问题,提升了跟踪的准确性,显著提高了跟踪的稳定性,确保了目标跟踪的连续性和一致性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉,尤其涉及一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法


技术介绍

1、随着科技的快速发展,物联网(iot)技术已经广泛应用于智能家居、智慧巡防、智能城市等领域,深刻影响了我们的日常生活。iot技术通过各种信息传感设备,将物理世界中的物体与网络相连,利用协议实现信息的交换和通信,并结合人工智能和大数据技术,实现了对物体的智能识别、定位和跟踪。然而,随着物联网设备的数量迅速增加,以及数据处理需求的急剧增长,传统的集中式云计算架构逐渐暴露出一系列问题,如成本上升、延迟增大、带宽需求过高,以及数据隐私安全性不足等。为了解决这些问题,市场对计算能力下沉的需求日益迫切,边缘计算应运而生。

2、边缘计算通过将计算和数据存储能力推向网络边缘,即靠近数据源和终端用户的地方,从而显著降低了延迟,提高了数据处理速度,并改善了用户体验。随着人工智能技术从数据中心向边缘延展,边缘ai逐渐成为边缘计算的重要驱动力量。通过在本地进行ai推理,边缘ai不仅减少了数据传输成本,还避免了通过公共网络传输敏感数据可能带来的泄漏风险,支持离线运行,从而增强了系统的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:在执行步骤1时,具体步骤如下:

3.如权利要求1所述的一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:在执行步骤2时,具体包括如下步骤:

4.如权利要求3所述的一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:在执行步骤2-3时,具体包括如下步骤:

5.如权利要求1所述的一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:在执行步骤3时,具体包括如下步骤:

6.如权利要求1所述的...

【技术特征摘要】

1.一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:在执行步骤1时,具体步骤如下:

3.如权利要求1所述的一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,其特征在于:在执行步骤2时,具体包括如下步骤:

4.如权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员:田甜丰国栋顾先军陈梦香徐俪凌
申请(专利权)人:南京威翔科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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