[发明专利]目标分析方法、装置、系统、节点设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标分析方法，其特征在于，所述方法包括：

调度第一计算资源通过基于深度学习的目标检测模型进行目标检测，得到第一结果；

根据所述第一结果的数据量，调整第二计算资源的数量，所述第二计算资源与所述第一计算资源不同；

调度经过数量调整后的所述第二计算资源，通过基于深度学习的目标识别模型对所述第一结果进行目标识别，得到第二结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一结果的数据量，调整第二计算资源的数量，包括下述任意一项：

如果所述第一结果的数据量减少，则减少所述第二计算资源的数量；

如果所述第一结果的数据量增加，则增加所述第二计算资源的数量；

如果所述第一结果的数据量满足第一阈值，则减少所述第二计算资源的数量；

如果所述第一结果的数据量满足第二阈值，则增加所述第二计算资源的数量，所述第二阈值高于所述第一阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一结果的数据量，调整第二计算资源的数量，包括：

根据所述第一结果的数据量的变化幅度以及所述第二计算资源的计算能力，获取调整幅度；

按照所述调整幅度，调整所述第二计算资源的数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一结果包括多种目标的检测结果，所述第二结果包括所述多种目标的识别结果；

所述根据所述第一结果的数据量，调整第二计算资源的数量，包括：

对于所述多种目标中的每种目标，根据所述目标的检测结果的数据量，调整所述目标对应的第二计算资源的数量；

所述调度经过数量调整后的所述第二计算资源，通过基于深度学习的目标识别模型对所述第一结果进行目标识别，得到第二结果，包括：

调度所述目标对应的经过数量调整后的所述第二计算资源，通过所述基于深度学习的目标识别模型对所述目标的检测结果进行目标识别，得到所述目标的识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多种目标包括人脸、人体以及车辆中的至少两项，所述调度所述目标对应的经过数量调整后的所述第二计算资源，通过所述基于深度学习的目标识别模型对所述目标的检测结果进行目标识别，得到所述目标的识别结果之前，所述方法还包括下述至少两项：

激活空闲计算资源中的第一插件，得到人脸对应的所述第二计算资源，所述第一插件用于识别人脸；

激活空闲计算资源中的第二插件，得到车辆对应的所述第二计算资源，所述第二插件用于识别车辆；

激活空闲计算资源中的第三插件，得到人体对应的所述第二计算资源，所述第三插件用于识别人体。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一计算资源包括如下一种或多种：图形处理单元GPU，中央处理器CPU，中央处理器CPU核心、虚拟机、容器或者pod；

所述第二计算资源包括如下一种或多种：图形处理单元GPU，中央处理器CPU，中央处理器CPU核心、虚拟机、容器或者pod。

7.一种目标分析装置，其特征在于，所述装置包括：

调度模块，用于调度第一计算资源通过基于深度学习的目标检测模型进行目标检测，得到第一结果；

调整模块，用于根据所述第一结果的数据量，调整第二计算资源的数量，所述第二计算资源与所述第一计算资源不同；

所述调度模块，还用于调度经过数量调整后的所述第二计算资源，通过基于深度学习的目标识别模型对所述第一结果进行目标识别，得到第二结果。