1. 毕业设计（论文）的内容和要求
对视觉追踪技术进行深入的研究，在使用Opencv完成视觉追踪算法的基础上，利用GPU硬件，通过GPU编程对视觉追踪算进行并行化处理。
随着GPU并行和浮点计算能力的不断增强，利用GPU处理大规模数据是高性能计算领域的重点之一。
在深入学习GPU计算后，利用CPU的逻辑处理能力和GPU的计算能力对视觉追踪算法进行分块。
2. 实验内容和要求
要求以Visual Studio 2013版本以上为开发工具，C 为主要开发语言，Opencv2.4.13和CUDA_9.1版本的库，设计并实现一个基于异构的视觉追踪算法，包括的内容有：1.初步目标追踪（基于TLD实现了目标的初步追踪）2.实时更新分类器（利用PN在线学习的方法实时更新分类器）3.算法计算前向与后向轨迹的误差的中加入了OpenMp并行化，大大提高了运行速度4.针对算法的热点函数迁移到GPU架构，进行并行化运算。
3. 参考文献
[1] Jason Sanders, Edward Kandrot . 聂雪军译. GPU高性能编程CUDA实战. 机械工业出版社.2011
[2] David B.Kirk .Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. 2010-9
[3] Shane Cook 苏统华,李东,李松译. CUDA并行程序设计：GPU编程指南.2014-1
4. 毕业设计（论文）计划
2022.12.102022.12.25毕业设计选题及需求调查、分析2022.12.262022.01.15研究视觉追踪算法和GPU架构的知识2022.01.162022.04.13完成算法基本设计，调试，完善系统设计2022.04.142022.04.14毕业设计中期检查，针对检查结果进一步进一步完善软件设计2022.04.142022.04.25毕业论文撰写、毕业设计答辩材料准备、论文装订工作；完成毕业论文送审评审工作2022.04.262022.05.20进一步对毕业设计进行优化，调试
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