基于双核DSP的视频目标检测与跟踪的任务书任务概述：本项目旨在基于双核DSP实现视频目标检测与跟踪。具体包括以下任务：1.学习目标检测与跟踪技术，了解相关理论并阅读相关文献。2.进行算法优化和实现，基于双核DSP开发视频目标检测与跟踪算法。3.采用公开数据集进行实验和验证，评估算法性能并进行结果分析。4.编写项目报告。任务具体内容：任务一：学习目标检测与跟踪技术1.1学习深度学习的基础知识，了解卷积神经网络（CNN）等深度神经网络。1.2学习目标检测的基础知识，了解常见的目标检测算法，如FasterR-CNN、YOLO、SSD等。1.3学习目标跟踪的基础知识，了解常见的目标跟踪算法，如卡尔曼滤波、全景跟踪、Siamese网络等。任务二：算法优化和实现2.1熟悉双核DSP体系结构，了解DSP的开发环境和编程框架。2.2根据学习成果，选择适合于DSP实现的算法，进行算法优化。2.3通过C语言编写算法，并针对DSP进行优化调试。任务三：实验和验证3.1获取对应的数据集，如COCO、KITT等。3.2基于数据集进行实验，对算法进行验证。3.3测试性能并进行结果分析。任务四：项目报告4.1撰写项目报告，包括任务完成情况、实验结果分析、算法实现和优化过程等内容。4.2按要求提交项目报告。任务成果：1.基于双核DSP的视频目标检测与跟踪算法。2.对算法性能的实验结果和分析报告。3.项目报告。