[发明专利]算法编排方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种算法编排方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据处理领域，解决了现有技术中无法及时确定图像采集算法的资源以及图像采集设备的采集时间间隔的问题。该方法包括：算法编排装置根据差分进化算法优化第一种群，确定满足约束条件的目标个体；算法编排装置能够及时的确定各个算法的资源分配，以及各个图像采集装置的采集时间间隔。这样，算法编排装置可以根据目标个体为各个算法分配计算资源以及为各个图像采集装置配置采集时间间隔提供依据。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及算法编排方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

通常，图像处理装置根据不同的图像处理算法对不同类型的图像(如人脸图像、车辆抓拍图像等)或者来自不同图像采集设备的图像进行处理。不同图像处理算法的分析速度和占用的资源不同。

在监控场景中，为了实现及时分析更多数量的图像，需要合理设置图像采集算法的资源以及图像采集设备的采集时间间隔(该采集时间间隔会影响到图像采集算法的资源)。但是，目前还不存在及时确定图像采集算法的资源以及图像采集设备的采集时间间隔的方法。

发明内容

本申请提供了一种算法编排方法、装置、计算机设备及存储介质，解决了现有技术中无法及时确定图像采集算法的资源以及图像采集设备的采集时间间隔的问题。

为解决上述技术问题，本申请根据如下技术方案：

第一方面，本申请提供了一种算法编排方法，包括：确定第一种群，该种群中包括n个个体。该n个个体可以视为确定各个算法的计算资源分配以及确定图像采集设备的采集时间间隔的n个解。该n个个体满足图像采集装置和计算资源分配的约束条件。根据差分进化算法处理该n个个体，得到满足目标约束条件的目标个体和目标种群。可以根据该目标个体，确定为各个算法分配的计算资源，以及各个图像采集装置在不同时间段的拍摄时间间隔。

基于上述技术方案，本申请提供的算法编排方法，能够根据差分进化算法优化第一种群，确定满足约束条件的目标个体。这样，能够及时的确定各个算法的资源分配，以及各个图像采集装置的采集时间间隔，从而为各个算法分配计算资源以及为各个图像采集装置配置采集时间间隔提供依据。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，约束条件包括第一约束条件，第一约束条件包括个体的第一数值小于或等于第一阈值；第一数值用于表征图像处理时长大于最大时延的图像数量。差分进化算法包括第一差分进化算法。该方法还包括：根据第一差分进化算法处理第一种群，直到确定出第一目标种群为止，第一目标种群包括满足第一约束条件的第一个体；基于第一目标种群，确定目标个体。

基于此，以处理图像超时(也即图像处理时长大于最大时延)的数量为约束条件优化第一种群，可以降低处理图像超时的数量。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：S1、生成第二个体，第二个体为对当前种群中的第一最优个体的目标算法在目标时间段的计算资源调整后得到的个体，目标算法为所有算法中目标时间段首个出现图像处理时长大于最大时延的算法；第一最优个体为当前种群中第一数值最小的个体；S2、对当前种群中的每个个体执行处理操作，以得到处理后的第二种群；处理操作包括第一变异操作、交叉操作和选择操作；第一变异操作中的变异向量包括当前种群中随机选择的个体；若第二种群和第二个体中不包括第一个体，则对第二种群执行S1以及S2，直到第二种群和第二个体中包括第一个体，则第二种群和第二个体构成第一目标种群。

基于此，根据第一差分进化算法处理第一种群时，每次差分进化的迭代过程中，均针对第一最优个体的计算资源分配进行优化，可以提高根据第一差分进化算法处理第一种群的计算效率，降低的计算量和计算时间。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，约束条件还包括第二约束条件，第二约束条件包括个体的第二数值满足预设条件，第二数值用于表征处理图像的数量；差分进化算法还包括第二差分进化算法。