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基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术研究的中期报告
概述
随着智能交通、安防监控、智能物流等领域的发展，对多目标检测与跟踪技术的需求越来越高。本项目旨在研究基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术，通过对目标检测算法与跟踪算法的优化，实现对多个运动目标的准确检测与跟踪。
进展情况
1.目标检测算法的研究
针对多运动目标的检测需求，我们选择了基于深度学习的目标检测算法YOLOv3进行研究。在DSP平台上的实现中，我们对算法进行了优化，包括网络结构精简、卷积操作优化、框架调整等，使其能够在DSP平台上高效运行。此外，我们还进行了数据增强的实验，提高了算法的检测效果。最终实验结果显示，我们的算法在检测速度和准确度上都有较好的表现。
2.目标跟踪算法的研究
针对多目标跟踪的需求，我们选择了基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法进行研究。在DSP平台上的实现中，我们充分利用DSP的并行计算能力和优秀的实时性能，对算法进行了优化，提高了跟踪效果和跟踪速度。此外，我们还进行了对基于神经网络的跟踪算法的初步探索。
3.系统集成
针对多运动目标的检测与跟踪需求，我们对目标检测算法与目标跟踪算法进行了整合，并在DSP平台上开发了一个完整的系统。实验结果表明，我们的系统在多目标检测和跟踪方面具有较好的性能和实用价值。
下一步工作
1.进一步优化目标检测算法，提升检测精度和速度。
2.针对多目标跟踪算法进行深入研究，提高跟踪效果和实时性能。
3.进一步完善系统接口和功能，提高系统性能和稳定性。
4.开展大规模数据集的实验，验证系统的鲁棒性和实用性。