基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术研究的开题报告1、研究背景随着智能交通系统的迅速发展，人们对多目标检测与跟踪技术的需求越来越高。尤其是在运动目标检测和跟踪方面，使用数字信号处理器（DSP）作为硬件平台，可以实现高速、低功耗、高可靠性等优点，逐渐被广泛应用于车载安全监控系统、智能轨道交通系统等领域。2、研究意义基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术研究，可以为提高智能交通系统的效率和安全性做出贡献。通过对行人、汽车等多种交通工具进行智能监控和跟踪，可以实现交通流量统计、车道偏离警示、自动避让等功能，提高道路通行效率和交通安全性。3、研究内容和方法本研究主要通过DSP芯片实现多目标检测和跟踪，并探究如何提高运动目标检测和跟踪的准确率和效率。具体分为以下几个方面：（1）研究目标检测算法，比如基于深度学习的目标检测算法，通过优化算法模型结构和参数设置，提高检测精度。（2）研究目标跟踪算法，比如Kalman滤波器、粒子滤波器等，以提高跟踪效果。（3）使用DSP模块，搭建多摄像头拍摄的交通场景，完成对多目标的检测和跟踪。（4）对实验结果进行分析和验证，评估多目标检测和跟踪技术的可行性和效果。4、预期成果（1）对基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术的研究进行深入探究，实现智能交通系统的目标检测和跟踪。（2）在交通场景下，提高运动目标检测和跟踪的准确率和效率，为实现智能交通系统的目标提供参考。（3）论文发表和会议报告，向学术界和产业界介绍本研究成果，促进相关领域的发展。5、研究计划本研究计划为期一年，具体研究计划如下：（1）1-4个月：熟悉多目标检测和跟踪技术，并对DSP开发板进行熟悉和配置。（2）5-8个月：对目标检测和跟踪算法进行调研和学习，并选择可行的算法进行测试。（3）9-10个月：通过开发多摄像头场景，搭建实验平台，并进行多目标检测和跟踪实验。（4）11-12个月：对实验数据进行分析和评估，撰写研究论文并发表。6、参考文献[1]GuhaA,PaulS,MaitiA,etal.PedestriandetectionandtrackingsystemusingDSPandFPGA[C].2020ThirdInternationalConferenceonEmergingTrendsinEngineering,ScienceandTechnology(IETEST).IEEE,2020:1-5.[2]SivasamyR,BoopathyG,SubramanianK.RealtimemultiplehumandetectionandtrackingusingDSPbasedembeddedsystem[C].2017InternationalConferenceonElectrical,Electronics,Communication,ComputerandOptimizationTechniques(ICEECCOT).IEEE,2017:1-6.[3]XiaoR,SunX,ZhangH,etal.Areal-timemovingobjectdetectionalgorithmbasedonDSP[C].20172ndIEEEInternationalConferenceonImage,VisionandComputing(ICIVC).IEEE,2017:456-460.[4]ZhaoX,huiQiao,WeiZhong,etal.ImprovedobjecttrackingalgorithmbasedonDSP[C].20172ndIEEEInternationalConferenceonImage,VisionandComputing(ICIVC).IEEE,2017:214-217.