(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210551198.7 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 王晓飞　王义兰　刘志成　赵云凤　 仇超　张程　 (74)专利代理 机构 深圳众邦专利代理有限公司 44545 专利代理师 丁曹凯 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种面向视频检测与追踪的动态任务调度 方法 (57)摘要 本发明公开了一种面向视频检测与追踪的 动态任务调度方法， 包括： 构建包括若干个终端 设备和一个边缘服务器的实时目标检测系统， 终 端设备中设有目标跟踪器， 边缘服务器中设有目 标检测器； 将实时目标检测系统中的视频帧卸载 决策、 信道决策和帧间隔决策的联合优化问题， 构建为马尔科夫决策问题； 每个决策时隙槽， 各 个终端设备将跟踪精度、 队首帧信息、 视频内容 变化率发送到边缘服务器， 边缘服务器利用DDQN 的深度强化学习算法构建联合决策模 型； 以最大 化收益函数为目标， 利用联合决策模 型对联合优 化问题进行求解， 终端设备根据边缘服务器输出 的视频帧卸载决策、 信道决策和帧间隔决策执 行。 本发明实现了在延迟限制下最大化视频帧检 测的精度。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 115002409 A 2022.09.02 CN 115002409 A 1.一种面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1， 构建包括若干个终端设备和一个边缘服务器的实时目标检测系统， 终端设备中设 有目标跟踪器， 边 缘服务器中设有目标检测器； S2， 将实时目标检测系统中的视频帧卸载决策、 信道决策和帧间隔决策的联合优化问 题， 构建为马尔科 夫决策问题； 所述视频帧卸载决策是指终端设备的队首帧在每个决策时隙槽时是继续在终端设备 的本地队列中等待、 立即卸载到边缘服务器检测还是直接输出跟踪结果， 信道决策是指边 缘服务器输出的终端设备是否有分配到信道， 帧间隔 决策是指边缘服务器输出的终端设备 当前决策时隙槽时下一决策时隙槽队首帧与当前决策时隙槽下队首帧之间 间隔的帧数； S3， 每个决策时隙槽， 各个终端设备将跟踪精度、 队首帧信息、 视频内容变化率发送到 边缘服务器， 边缘服务器利用D DQN的深度强化学习算法构建联合决策模型； S4， 以最大化收益函数为目标， 利用步骤S3所构建的联合决策模型对联合优化问题进 行求解， 终端设备根据边 缘服务器输出的视频帧卸载决策、 信道决策和帧间隔决策 执行。 2.根据权利要求1所述的面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特征在于， 所述 步骤S2包括如下步骤： S2.1， 构建状态空间， 状态空间的表达式为： Sn(t)＝(Mn(t)， hn(t)， pn(t)， vn(t))； 式中， Mn(t)表示决策时隙槽t时终端设备n的本地队列的队首帧信息， hn(t)表示终端 设 备n和边缘服务器之间的信道收益， vn(t)表示决策时隙槽t时终端设备n的视频内容变化 率， Sn(t)表示终端设备n在决策时隙槽t时的状态空间， pn(t)表示t决策时隙槽时终端设备n 的队首帧的跟踪精度； S2.2， 构建动作空间， 动作空间的表达式为： An(t)＝(an(t)， Cn(t)， In(t))； 式中， An(t)表示决策时隙槽t时终端设备n的动作空间， an(t)表示边缘服务器输出的终 端设备n的本地队列的队首帧在决策时隙槽t 时的视频帧卸 载决策也即是继续在本地队列 中等待、 立即卸载到边缘服务器还是直接输出跟踪结果， Cn(t)表示边缘服务器输出的终端 设备n在决策时隙槽t时的信 道决策， In(t)表示边缘服务器输出的终端设备n在决策时 隙槽 t时下一决策时隙槽队首帧与当前决策时隙槽下队首帧之间 间隔的帧数也即帧间隔决策； S2.3， 构建奖励函数， 所述奖励函数的表达式为： 式中， Rn(t)表示终端设备n在决策时隙槽t时的奖励函数也即增益函数， A cc表示终端设 备n在决策时隙槽t时队首帧的检测精度或是跟踪精度， β 表示权重系数， 且β ＞0， 表示 在决策时隙槽t时终端设备n中队首帧的处理时间， α 为性能改善因子， 且α ＞0， Tmax表示视频 帧检测时延理想范围的最大值。 3.根据权利要求2所述的面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特征在于， 在步 骤S2.1中， 所述决策时隙槽t时终端设备n的本地队列的队首帧信息 Mn(t)的表达式为： 式中， sn(t)表示决策时隙槽t时终端设备n的本地队列的队首帧的帧大小， 表示终端权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115002409 A 2设备n的本地队列的队首帧的到达时间， 表示决策时隙槽t时终端设备n的本地队列的 队首帧在处 理前已经等待的时间。 4.根据权利要求2所述的面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特征在于， 在步 骤S2.1中， 所述终端设备n和边 缘服务器之间的信道收益hn(t)的计算公式为： 式中， γn(t)表示符合瑞利分布的随机的信道衰落因子， 表示终端设备n的平均信道 增益； 所述终端设备n的平均信道增益 的计算公式为： 式中， Ad表示终端设备的天线增益， δ表示路径损失系数， dn表示终端设备n到边缘服务 器的距离 。 5.根据权利要求2所述的面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特征在于， 在步 骤S2.1中， 所述跟踪精度pn(t)的计算公式： 式中， G表示目标真实的位置区域， Yn(t)表示t决策时隙槽时终端设备n运行跟踪 算法检 测出的目标的位置区域。 6.根据权利要求2所述的面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特征在于， 在步 骤S2.1中， 所述时隙t时终端设备n的视频内容变化 率vn(t)的计算公式为： 式中， 表示决策时隙槽t时终端设备n的本地队列中第 i帧的第k个特征的像素 位置， 表示决策时隙槽t时终端设备n的本地队列中第j帧的第k个特征的像素位 置， m表示决策时隙槽t时终端设备n的本地队列中视频帧的特 征数， 且j‑i≥1。 7.根据权利要求2所述的面向视频检测与追踪的动态任务调度方法， 其特征在于， 在步 骤S2.3中， 如果队首帧直接 输出跟踪结果， 则队首帧的处 理时间 的计算公式为： 式中， 表示决策时隙槽t时终端设备n中队首 帧的跟踪时间， 表示决策时隙 槽t时终端设备n的本地队列的队首帧在处 理前已经等待的时间； 如果队首帧立即卸载， 且信道可用， 则队首帧的处 理时间 的计算公式为： 式中， Te表示边缘服务器进行目标检测的时间， 表示决策时隙槽t 时终端设备n中 队首帧通过信道传输的时间； 如果队首帧决定等待， 或者是 决定立即卸载但此时终端设备和边缘服务器之间的无线 网络不可用， 队首帧需继续在本地队列中等待， 直到信道可用， 再卸 载到边缘服务器， 则队 首帧的处 理时间 的计算公式为： 权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115002409 A 3