本發(fā)明公開了一種面向視頻檢測與追蹤的動態(tài)任務(wù)調(diào)度方法，包括：構(gòu)建包括若干個終端設(shè)備和一個邊緣服務(wù)器的實(shí)時目標(biāo)檢測系統(tǒng)，終端設(shè)備中設(shè)有目標(biāo)跟蹤器，邊緣服務(wù)器中設(shè)有目標(biāo)檢測器；將實(shí)時目標(biāo)檢測系統(tǒng)中的視頻幀卸載決策、信道決策和幀間隔決策的聯(lián)合優(yōu)化問題，構(gòu)建為馬爾科夫決策問題；每個決策時隙槽，各個終端設(shè)備將跟蹤精度、隊(duì)首幀信息、視頻內(nèi)容變化率發(fā)送到邊緣服務(wù)器，邊緣服務(wù)器利用DDQN的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建聯(lián)合決策模型；以最大化收益函數(shù)為目標(biāo)，利用聯(lián)合決策模型對聯(lián)合優(yōu)化問題進(jìn)行求解，終端設(shè)備根據(jù)邊緣服務(wù)器輸出的視頻幀卸載決策、信道決策和幀間隔決策執(zhí)行。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了在延遲限制下最大化視頻幀檢測的精度。