模糊视频中车辆多目标跟踪及CUDA加速的任务书一、任务背景随着现代交通的发展，车辆的数量与种类越来越多，交通事故也时有发生。因此，对车辆进行实时跟踪成为了交通管理和事故预测中必不可少的任务。现有的车辆跟踪技术较多还是基于单目标跟踪，即只追踪一辆车辆并预测其接下来可能的行驶路径。但实际道路上常常出现很多车辆同时行驶的情况，基于单目标跟踪的方法不能很好的解决这种情况，因此，多目标跟踪成为了研究方向之一。加速是现代技术发展的关键，而基于CPU的跟踪算法往往面临计算量大、速度慢等问题。近年来，CUDA技术的出现，为GPU并行化计算提供了可能。通过使用CUDA技术，可以加快车辆跟踪算法的运行速度，从而进一步提高车辆跟踪的效率和准确性。基于以上考虑，本任务旨在研究多目标跟踪方法和CUDA加速技术的应用，针对模糊视频中的车辆进行实时跟踪。二、任务内容（一）多目标跟踪算法研究1.了解目前流行的多目标跟踪算法，包括但不限于KCF、DCF、DeepSORT等。2.针对模糊视频的特点，选取适合的多目标跟踪算法并进行改进，以提高跟踪的效果和准确性。（二）CUDA加速技术1.深入学习CUDA计算框架的原理和操作方法，了解CUDA程序设计的基本知识。2.对多目标跟踪算法进行CUDA并行化优化设计，以提高算法的速度和效率。（三）实验验证1.基于汽车行驶视频数据，进行实时的多目标车辆跟踪和CUDA加速验证。2.通过对比不同算法和不同加速方式的实验结果，评价并比较算法和加速方法的效果。三、任务成果（一）多目标跟踪算法研究1.开发模糊视频中的多目标跟踪算法。2.评估跟踪算法的效果和准确度，并提出改进意见。（二）CUDA加速技术1.完成CUDA程序设计并实现CUDA加速。2.比较不同算法和不同加速方法的速度和效率。（三）实验验证1.完成模糊视频中车辆多目标跟踪的验证。2.通过实验数据对算法和加速方法的效果进行评估。四、参考文献1.Henriques,J.F.,Caseiro,R.,Martins,P.,&Batista,J.(2015).High-SpeedTrackingwithKernelizedCorrelationFilters.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,37(3),583-596.2.Danelljan,M.,Robinson,A.,Khan,F.S.,&Felsberg,M.(2016).BeyondCorrelationFilters:LearningContinuousConvolutionOperatorsforVisualTracking.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,39(4),817-830.3.Wojke,N.,Bewley,A.,&Paulus,D.(2018).SimpleOnlineandRealtimeTrackingwithaDeepAssociationMetric.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,1318-1328.4.车号跟踪算法及其CUDA实现，杨才荣，龙新华，王洪，杨阳，计算机应用研究，2018，35（6）：1636-1640。5.CUDACPROGRAMMINGGUIDE,NVIDIACorporation.