摘要：多行人目标跟踪是智能安防监控系统的关键技术之一,其跟踪准确度的高低直接关系到监控系统的效果。针对复杂监控场景下多行人目标跟踪困难的问题,提出了一种YOLOv3网络模型与SORT跟踪算法相结合的鲁棒跟踪方法。通过简化网络模型输出以提高模型效率,对YOLOv3模型针对行人检测数据集进行重新训练。为了避免因长时间遮挡导致的目标跟踪失败,设计行人重识别网络(Re-ID)来提取目标表征特征,并通过计算特征向量的余弦距离来判别帧间行人目标的关联程度。实验结果表明,文中设计的改进YOLOv3检测器使行人检测率有明显的提高,提出的行人目标跟踪算法有效提高了跟踪效果,在MOT16数据集上的跟踪准确率和跟踪精准率相比于SORT算法分别提高了15.72%和3.14%。

摘要：针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。