本發(fā)明涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的監(jiān)控視頻目標(biāo)檢測任務(wù)調(diào)度方法，屬于邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。首先抽取監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀壓縮待處理視頻規(guī)模，使用殘差U?Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)控視頻的關(guān)鍵幀進(jìn)行顯著性目標(biāo)檢測，識別有價(jià)值的目標(biāo)信息。同時(shí)，采用云邊協(xié)作架構(gòu)，根據(jù)云服務(wù)器和邊緣設(shè)備的可用資源，使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)異步優(yōu)勢行動者評論家A3C算法優(yōu)化調(diào)度殘差U?Net網(wǎng)絡(luò)，將殘差U?Net網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測任務(wù)根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)可用資源，自適應(yīng)地卸載在云服務(wù)器或邊緣設(shè)備執(zhí)行，從而減小系統(tǒng)時(shí)延，提高實(shí)時(shí)性能。