目标跟踪扩展策略的度量周期是多长？

目标跟踪扩展策略的度量周期会根据具体的应用和需求而有所不同。一般来说，可以根据以下几种方法来确定度量周期：

1. 固定时间周期：设置一个固定的时间间隔作为度量周期，例如每隔1秒、5秒、10秒等进行一次度量。代码示例：

import time

def measure_periodic():
    while True:
        # 执行度量操作
        measure()
        time.sleep(1)  # 设置度量周期为1秒

def measure():
    # 实际的度量操作
    print("Measure")

measure_periodic()

2. 事件触发周期：在特定事件发生时进行度量，例如目标位置变化、目标状态变化等。代码示例：

def target_position_changed():
    # 目标位置发生变化时执行度量操作
    measure()

def measure():
    # 实际的度量操作
    print("Measure")

# 注册事件监听器
register_target_position_listener(target_position_changed)

# 其他业务逻辑
# ...

# 模拟目标位置变化
target_position_changed()

3. 动态调整周期：根据系统负载、目标状态等动态调整度量周期。代码示例：

import time

def measure_dynamic():
    while True:
        # 根据系统负载、目标状态等动态调整度量周期
        interval = calculate_interval()
        measure()
        time.sleep(interval)

def calculate_interval():
    # 根据系统负载、目标状态等计算度量周期
    # ...

def measure():
    # 实际的度量操作
    print("Measure")

measure_dynamic()

需要根据具体的应用场景和需求选择适合的度量周期策略。以上示例仅供参考，实际情况可能需要根据具体需求进行调整。