StdTracker_Board_App/sophon_bm1684x/report/ReadMe.md

# sophon bm1684x 算法耗时测试报告

## 1.测试对象
公司算能计算板卡，采用一个过遮挡的对地车辆视频进行跟踪+识别测试。
![alt text](img/image.png)

**目标识别程序：**
采用算能FP16精度模型，模型分辨率1280*1024

**目标传统跟踪算法：**
采用跟踪基线（初始化为对地场景），KCF开3尺度，TLD抗遮挡模块开（OPENMP未开启）。


## 2.测试方法与结果

在算能板运行测试程序，并将识别、跟踪结果绘制在双路视频上，为了测试方便，双路均使用了相同的注入视频（视频规格1080p）。

为贴近实际产品，已有图像采集线程运行中。

### 2.1 用例1
>单路传统跟踪

仅运行单路传统算法跟踪程序时，单帧处理算法耗时如下，目标后半段过遮挡后有较大波动，其余大约在15ms左右。
![alt text](img/image-3.png)


### 2.2 用例2
>单路目标识别+单路目标传统跟踪

目标识别接口自身可异步调用，因此直接同时运行即可。

![alt text](img/image-4.png)
同时运行目标识别+目标跟踪算法后，平均耗时提升到18ms，已较难满足50Hz，需要进一步优化程序。
过遮挡时，整体波动更为明显。


### 2.3 用例3
>按照双路目标识别+双路目标传统跟踪

双路目标跟踪采用线程并行



![alt text](img/image-1.png)

双路同时识别+跟踪与单路差异不大。双路识别跟踪效果如下：

![alt text](img/image-2.png)

此时的CPU占用如下：
![alt text](img/image-5.png)

## 3.结果说明
算能板在2.3G主频下算力较为可观，能够基本满足50Hz对地需要，且双路跟踪与单路的耗时差异不大。
整体上还需要进行一些针对性的优化将稳态耗时降低到15ms附近才能保证跟踪稳定。

对空算法整体资源消耗明显低于对地跟踪算法，且搜索与跟踪容易并行，可以充分利用多核优势，这里不再进行测试。

## 4.其他问题
目前的算能板功耗和散热需要优化，双路跟踪仅需运行几分钟后，主频即减半，耗时提升一倍。