一种用于视频目标检测系统的分布式任务调度方法

    公开(公告)号:CN117608833A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311585364.6

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种用于视频目标检测系统的分布式任务调度方法,属于智能视频分析技术领域。该方法包括以下步骤:为集群中每个节点分配资源并进行注册;获取待执行任务所需的资源并提交至任务队列;若集群整体资源使用率达到阈值则进行横向扩容,若集群中没有节点能满足待执行任务所需的资源则进行纵向扩容;根据集群中每个节点资源的使用情况的历史值和当前值以及待执行任务所需的资源,基于BP神经网络模型构建候选节点集合;将任务队列中的任务按照动态平滑加权轮询算法分配给候选节点集合中的节点。该方法可有效解决集群节点负载不均衡的问题;可智能地对集群进行横向或纵向扩容;通过将任务分配给不同节点进行处理提高了处理速度。

    一种基于锚定框的目标检测模型的训练方法

    公开(公告)号:CN117611860A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311585637.7

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于锚定框的目标检测模型的训练方法,所述方法包括以下步骤:对生产现场历史图像中的所有检测目标进行标注并设定锚定框构建训练样本集;构建目标检测模型,基于所述训练样本集对所述目标检测模型进行训练得到训练好的目标检测模型;每次训练时,根据获取的预测框计算锚定框召回率,若召回率达不到设定阈值则对锚定框进行更新,基于更新后的锚定框进行下一次的训练。本发明通过对图像中的检测目标进行标注以及设定锚定框,并且通过聚类算法对锚定框进行更新,基于更新的锚定框对目标检测模型进行训练,提高了目标检测模型的训练速度。

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