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文档简介

并行原数据目标追踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义目标追踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，主要应用于视频监控、自动驾驶、无人机控制等领域。随着计算机硬件性能的不断提升，尤其是GPU并行计算能力的发展，利用并行计算技术实现目标追踪算法的加速已成为研究热点。并行原数据目标追踪算法是一种基于GPU并行计算的新型目标追踪算法，具有计算速度快、精度高、鲁棒性强等优点。因此，研究并行原数据目标追踪算法对于提高目标追踪的效率和精度具有重要意义。二、研究内容及计划（一）研究内容1.研究并行原数据目标追踪算法的理论基础和关键技术。2.设计并实现并行原数据目标追踪算法的GPU并行计算框架。3.通过实验对比多种目标追踪算法和并行原数据目标追踪算法的速度和精度，并分析其优缺点。（二）研究计划1.第1-2周：学习相关文献，深入理解并行原数据目标追踪算法的原理。2.第3-4周：设计并行原数据目标追踪算法的GPU并行计算框架，并进行初步实现。3.第5-6周：对实现的并行原数据目标追踪算法进行性能优化，提高计算速度和精度。4.第7-8周：通过实验对比多种目标追踪算法和并行原数据目标追踪算法的速度和精度。5.第9-10周：分析实验结果，总结各种目标追踪算法的特点和优缺点，撰写开题报告。三、研究方法及步骤（一）研究方法本研究采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过深入学习相关文献和对目标追踪算法的实验比较来提高并行原数据目标追踪算法的性能。（二）研究步骤1.文献研究：查阅相关文献，深入理解并行原数据目标追踪算法的原理和技术。2.算法设计：设计并行原数据目标追踪算法的GPU并行计算框架，实现算法的核心功能。3.性能优化：对实现的并行原数据目标追踪算法进行性能优化，提高计算速度和精度。4.实验比较：通过实验比较多种目标追踪算法和并行原数据目标追踪算法的速度和精度，分析其优缺点。5.总结报告：根据实验结果分析各种目标追踪算法的特点和优缺点，撰写开题报告。四、预期成果及其应用价值（一）预期成果1.并行原数据目标追踪算法GPU并行计算框架的设计与实现。2.多种目标追踪算法和并行原数据目标追踪算法的性能比较实验结果。3.学术论文若干篇。（二）应用价值1.提高目标追踪算法的处理速度

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