摘要
本发明提供一种高密度视频处理与计算资源动态分配方法,包括:采集视频流数据,监控各计算单元的负载指标,将各计算单元状态组合为矩阵,得到历史状态序列,将历史状态序列输入长短期记忆网络预测计算单元未来负载状态,得到负载预测结果,生成候选迁移路径,计算单条路径的迁移成本,筛选最优路径进行通道迁移,更新通道绑定关系,根据绑定关系,将视频流传输至视频处理任务队列;调用硬件解码器集群进行视频流解码,异构阵列并行运行目标检测模型和目标跟踪模型,对解码后的帧缓存进行目标检测,在检测结果上叠加跟踪算法得到分析结果,根据分析结果动态选择编码模式,执行硬件编码并封装输出流。
技术关键词
动态分配方法
神经网络处理器
高密度
硬件解码器
长短期记忆网络
视频流解码
通道
视频流传输
视频内容复杂度
混合调度策略
编解码器
编码
解码视频流
数据总线
异构
环形缓冲区
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增量学习方法
高维特征向量
BiLSTM模型
样本
双向长短期记忆网络
分析方法
决策
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非暂态计算机可读存储介质
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