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基于GPU加速的车辆检测及跟踪的研究与实现的中期报告
1.研究背景
随着自动驾驶技术的快速发展，车辆检测及跟踪成为自动驾驶系统中必不可少的一部分。传统的车辆检测和跟踪算法主要基于CPU实现，但是随着计算机性能的提高和GPU的广泛应用，利用GPU加速车辆检测和跟踪已经成为一种越来越流行的解决方案。
2.研究目的
本文旨在通过利用GPU加速实现高效的车辆检测和跟踪算法，提高车辆检测和跟踪的准确率、速度和稳定性，为自动驾驶技术的发展做出贡献。
3.研究方法
本文将采用基于深度学习的目标检测算法YOLOv3实现车辆的检测和跟踪。为了提高算法的性能，我们将对YOLOv3算法进行优化，采用GPU加速并且使用卷积神经网络对卷积层进行优化和加速。我们将在标准数据集上进行实验，并与CPU实现的算法进行比较评估，验证算法的有效性和优越性。
4.研究进展
目前，我们已经完成了YOLOv3车辆检测和跟踪算法的GPU加速优化，并在NVIDIAGPU上进行了初步的测试和评估。实验结果表明，在GPU上进行算法加速后，车辆检测和跟踪的速度得到了显著提升，并且与CPU实现的算法相比，性能优势显著。
5.研究计划
接下来，我们将进行更加深入的实验和评估，对算法进行进一步优化和改进，并在更为复杂的实际场景中测试算法的性能和鲁棒性。同时，我们也将探索其他深度学习算法的GPU加速实现，进一步提高车辆检测和跟踪的效率和准确率。