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基于多核CPU与众核GPU的车辆图像检索算法并行化研究与实现的开题报告
一、研究背景与意义
近年来，车辆图像检索技术在交通、安全等领域得到广泛应用。车辆图像检索技术通过对车辆图像进行自动识别和分类，可以帮助警方实现交通追踪、车辆寻找等任务，有效提高城市安全治理的水平。然而，随着车辆数量的增加和交通场景的复杂化，传统的图像检索技术已无法满足需求，需要更高效、更快速的算法进行支持。
近年来，随着CPU、GPU等硬件技术的发展，人们开始在计算机视觉领域中广泛使用这些硬件设备来加速计算过程。CPU多核技术和GPU众核技术的出现，极大地提高了计算机的计算速度，使得在处理海量数据时更具有优势。因此，基于多核CPU与众核GPU的车辆图像检索算法并行化研究与实现显得尤为重要和必要。
本研究拟研究一种基于多核CPU与众核GPU的车辆图像检索算法，通过算法并行化以加速计算速度，提高算法的效率和准确性，为交通安全管理等应用领域提供更加优质的图像检索服务。
二、研究内容与方法
1.研究内容
本研究拟从以下几个方面进行探讨：
（1）车辆图像检索技术的现状与发展趋势。
（2）基于多核CPU与众核GPU的车辆图像检索算法的设计与实现。
（3）车辆图像检索算法的并行化加速。
（4）算法测试和性能评估。
2.研究方法
本研究主要采用以下方法进行探究：
（1）文献综述：通过查阅相关文献，了解车辆图像检索算法及并行化技术的现状和发展趋势。
（2）算法设计：设计基于多核CPU与众核GPU的车辆图像检索算法，并对其进行实现。
（3）算法并行化：通过对车辆图像检索算法进行并行化设计，以提高算法的效率和准确性。
（4）实验与性能评估：对算法进行测试，并对其性能进行评估。
三、预期成果与意义
预期成果：
（1）设计一种基于多核CPU与众核GPU的车辆图像检索算法。
（2）对算法进行并行化设计，以提高算法的效率和准确性。
（3）通过实验和性能评估，验证算法的可行性和有效性。
意义：
通过本研究的实现，可以使车辆图像检索算法具有更高的效率和准确性，满足现代交通安全管理等应用领域的需求。同时，本研究也为其他视觉应用领域的算法并行化提供了一定的参考和借鉴。