基于DSP的多目标跟踪系统算法研究的中期报告本报告介绍了基于DSP的多目标跟踪系统算法的研究进展。该系统旨在实现对多目标的实时跟踪和识别，适用于各种领域的应用，如安防监控、智能交通、机器人导航等。在前期研究中，我们已经完成了系统的硬件设计和软件框架搭建，建立了多目标跟踪的数学模型，并初步探索了一些基于传统算法的跟踪方法。但这种方法的适用范围受到了很大限制，无法应对目标快速运动、遮挡等复杂情况。因此，在本期研究中，我们着重探索了基于深度学习的多目标跟踪算法。我们通过对跟踪样本进行有针对性的数据增强和数据清洗，构建了一个高质量的跟踪数据集。结合目前最先进的物体检测和识别算法，如YOLOv4和FasterR-CNN等，我们设计出了一种基于卷积神经网络的多目标跟踪方法。该方法首先利用物体检测器对输入图像中的目标进行检测和识别，得到目标的位置和特征。然后，基于卷积神经网络的跟踪器通过多层特征融合和目标状态预测，实现对目标的连续跟踪和识别。在训练过程中，我们采用多任务学习的方法，同时优化目标检测和跟踪的损失函数，提高模型的泛化能力和鲁棒性。我们在公开数据集上进行了实验，结果表明该方法在各种复杂场景下都取得了很好的跟踪效果，精度和鲁棒性都明显优于传统算法。此外，我们还对系统的实时性进行了测试，结果表明在嵌入式平台上跑起来十分流畅，可满足实时跟踪的需求。综上所述，本报告提出了一种基于深度学习的多目标跟踪系统算法，通过聚合物体检测和跟踪两个任务的优点，取得了较好的跟踪效果和实时性能。我们将继续完善系统的细节和测试，并进一步探索如何在不同的应用场景下优化算法。