基于嵌入式GPU的行人检测跟踪系统设计与实现
随着人工智能技术的快速发展，行人检测与跟踪系统在实际应用中扮演着重要的角。本文将介绍一种基于嵌入式GPU的行人检测跟踪系统的设计与实现。
嵌入式系统开发前景
行人检测与跟踪系统是指通过计算机视觉技术实现对行人进行实时检测与跟踪的系统。该系统可以广泛应用于视频监控、智能交通等领域，具有重要的实际价值。
首先，本文将介绍嵌入式GPU的基本原理。嵌入式GPU是指集成在嵌入式设备（如智能手机、智能摄像头等）中的图形处理器。相比于传统的图形处理器，嵌入式GPU具有更小的体积和低功耗的特点，非常适合用于行人检测与跟踪系统。
接着，本文将详细介绍行人检测与跟踪系统的设计方案。系统的设计主要包括图像采集、行人检测、行人跟踪等模块。图像采集模块负责从摄像头或者视频流中获取图像数据；行人检测模块使用深度学习算法对图像进行处理，通过训练好的神经网络模型实现行人的检测；行人跟踪模块使用相关滤波算法对行人进行跟踪，实现行人的实时追踪。
最后，本文将介绍系统的实现过程。首先，需要选择合适的嵌入式GPU平台，并进行相应的开发环境配置。然后，根据设计方案，实现图像采集、行人检测、行人跟踪等模块的具体功能。最后，通过实验验证系统的性能和准确性。
通过以上的设计与实现，基于嵌入式GPU的行人检测跟踪系统可以在嵌入式设备上实现高效的行人检测与跟踪。相比于传统的计算机视觉系统，该系统具有更小的体积和低功耗的优势，更适合于嵌入式设备的应用场景。未来，随着嵌入式GPU的不断发展，基于嵌入式GPU的行人检测跟踪系统将会有更广阔的应用前景。

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