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基于GPU加速的车辆检测及跟踪的研究与实现的任务书
任务书：基于GPU加速的车辆检测及跟踪的研究与实现
任务背景：
车辆检测及跟踪技术广泛应用于交通管理、智慧交通等领域，对于提高交通安全性和交通效率有重要作用。为了实现准确实时的车辆检测及跟踪，需要使用高性能计算设备进行图像处理。本项目旨在基于GPU加速技术，实现高效准确的车辆检测及跟踪算法。
任务内容：
1.调研车辆检测及跟踪技术，了解当前主流的算法及其特点；
2.研究GPU加速技术，了解当前主流的GPU加速工具及其使用方式；
3.基于上述调研结果，设计并实现车辆检测及跟踪算法；
4.在GPU加速平台上对实现的算法进行性能测试；
5.对比CPU和GPU平台上的算法性能，分析GPU加速在车辆检测及跟踪算法优化中的作用；
6.撰写研究报告，撰写实验结果论文。
任务要求：
1.熟练掌握图像处理和计算机视觉算法原理，了解GPU编程技术；
2.具备使用OpenCV、CUDA等相关工具进行算法开发及GPU加速实现的能力；
3.具备编写研究报告和学术论文的能力。
任务时间：
3个月。
任务成果：
1.调研报告，包括当前车辆检测及跟踪技术的综述、GPU加速技术的综述，以及综述中存在的问题和发展趋势；
2.实现算法代码及文档，包括算法介绍、使用方法以及注意事项；
3.GPU加速平台上的算法性能分析报告；
4.针对实验结果的学术论文。
评估标准：
1.实验过程记录、算法文档完成情况；
2.算法准确性和效率的评价；
3.学术论文论证的严密性和深度。