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目标追踪算法虽已在诸多领域得到广泛应用,然而由于实时性和功耗问题,使得基于深度学习模型的算法难以在移动终端设备上部署应用.结合边缘计算技术,从应用部署优化的角度,对目标追踪算法在移动设备上的部署策略进行研究.通过对目标追踪应用特点、移动设备特性以及边缘云网络架构的分析,提出一种面向边缘计算的目标追踪应用部署策略.通过任务分割策略,将目标追踪应用的计算任务合理卸载至边缘云,并利用信息融合策略对计算结果进行分析融合;此外,利用运动检测,进一步降低终端节点的计算压力和功耗.通过对不同部署策略进行对比实验,