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基于Linux嵌入式平台的视频目标跟踪技术研究的中期报告

一、研究背景

随着计算机视觉技术的不断发展，视频目标跟踪技术成为了热点研究领域之一。视频目标跟踪的核心是对视频帧中的目标进行识别和追踪，能够广泛应用于视频监控、安防、自动驾驶等领域。嵌入式平台的出现为视频目标跟踪技术的应用带来了可能性，因为其具有体积小、功耗低、可靠性高等特点。本文将基于Linux嵌入式平台开展视频目标跟踪技术的研究。

二、研究内容

本研究旨在开发一种基于Linux嵌入式平台的视频目标跟踪技术，并实现以下研究内容：

1.调研目前主流的视频目标跟踪算法以及嵌入式平台应用案例，总结各算法和平台的优缺点。

2.设计视频目标跟踪系统的软硬件架构，包括系统的整体框架和各个模块的功能和接口设计。

3.实现视频目标检测算法，采用经典的基于深度学习的目标检测算法进行实现，如YOLO、SSD、FasterR-CNN等，并对算法做出改进，以适应嵌入式平台的特点。

4.实现目标跟踪算法，针对嵌入式平台的硬件资源有限、计算能力不足等问题，采用速度较快、占用资源较少的目标跟踪算法，如KCF、MIL、TLD等，以实现目标实时跟踪。

5.优化嵌入式平台上的算法实现，通过算法优化、调整算法参数、对架构进行优化等手段，将算法运行效率进一步提高。

三、期望成果

本研究预期的成果包括：

1.开发出一种基于Linux嵌入式平台的视频目标跟踪系统，具有实时性、精度高、资源占用少等优点。

2.在开发过程中，针对目标检测和跟踪算法的瓶颈问题进行优化，提高算法的运行效率和精度。

3.实现目标跟踪的硬件加速，利用GPU和FPGA等硬件资源加速目标跟踪算法。

4.针对视频目标跟踪应用领域进行测试和验证，验证系统的性能和稳定性。

四、研究计划

本研究分为以下几个阶段：

1.阶段一：调研和设计

本阶段主要进行视频目标跟踪技术的调研和设计工作，包括各种算法的调研、系统架构和模块设计等。

2.阶段二：算法实现和测试

本阶段主要进行算法实现和测试工作，对目标检测和跟踪算法进行实现和优化，并对算法进行测试和评估。

3.阶段三：硬件加速和优化

本阶段主要进行目标跟踪算法的硬件加速和优化工作，探究在嵌入式平台上实现算法加速的方法和手段。

4.阶段四：测试和验收

本阶段主要进行系统测试和验收工作，验证系统的功能和性能，并对系统进行改进和优化。

五、结论

本研究将基于Linux嵌入式平台开展视频目标跟踪技术的研究，设计了视频目标跟踪系统的软硬件架构，并实现了基于深度学习的目标检测算法和速度快、占用资源少的目标跟踪算法，并针对算法进行了优化和改进。预计通过本研究实现的系统具有实时性、精度高、资源占用少等优点。