1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测与识别技术在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域得到了广泛应用。
然而，传统的目标检测识别算法通常计算复杂度高，难以满足实时性要求，尤其是在处理高分辨率图像或视频时。
为了解决这一问题，异构并行计算应运而生，为目标检测识别算法的加速提供了一种有效途径。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在异构并行计算和目标检测识别领域都取得了丰硕的成果，并开始关注将两者结合来提升目标检测识别的效率。
1. 国内研究现状
国内学者在异构并行计算方面展开了深入研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕异构并行算法的典型目标检测识别这一主题展开，主要内容包括以下几个方面：
1.异构并行计算体系:研究CPU GPU异构平台架构，分析其特点和优势；探讨适用于目标检测识别的异构并行编程模型，如CUDA、OpenCL等；研究异构计算平台的性能评估方法，为算法优化提供依据。
2.目标检测识别算法:研究传统的目标检测识别方法，如HOG SVM、DPM等；分析基于深度学习的目标检测识别方法，如FasterR-CNN、YOLO、SSD等，比较其性能差异；对典型目标检测识别算法进行性能分析，找出其计算瓶颈。
3.异构并行目标检测识别算法设计:选择合适的目标检测识别算法，并对其进行优化，使其更适合在异构并行平台上运行；设计基于CPU GPU的并行化策略，将算法的不同模块分配到合适的计算单元上执行；研究数据分配和任务调度策略，最大限度地减少数据传输开销，提高并行效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步深入地开展以下工作：
1.理论学习与文献调研:系统学习异构并行计算、目标检测识别等相关理论知识，阅读国内外最新研究文献，了解该领域的最新研究进展和发展趋势，为后续研究奠定坚实的理论基础。
2.异构并行计算平台搭建:选择合适的硬件平台和软件框架，搭建异构并行计算环境，并进行性能测试和优化，确保平台的稳定性和高效性。
3.目标检测识别算法分析与选择:对比分析现有典型目标检测识别算法的优缺点和适用场景，选择合适的算法作为研究对象，并对其进行深入分析，找出其计算瓶颈和可并行化部分。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对典型目标检测识别算法设计高效的异构并行化策略:通过分析算法的计算特点和数据依赖关系，设计合理的并行化方案，充分利用CPU和GPU的计算资源，提高算法的执行效率。
2.研究数据分配和任务调度策略对异构并行算法性能的影响:探索不同的数据分配和任务调度策略，优化数据传输和任务执行流程，减少异构平台上的通信开销，进一步提升算法的并行效率。
3.对异构并行算法的性能进行全面评估:不仅关注算法的加速效果，还关注算法的精度损失、资源占用等指标，为异构并行算法的practicalapplication提供参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]赵永健,刘伟,张岩,等.基于改进YOLOv5s的小目标检测算法[J].计算机工程与应用,2023,59(13):155-162.
[2]王云飞,李言俊,张凯龙.基于YOLOv5的无人机图像小目标检测[J].电子测量技术,2023,46(13):103-109.
[3]黄凯奇,黄旭,谢佳睿,等.改进YOLOv5的输电线路多目标检测算法[J].计算机工程与应用,2023,59(11):227-235.
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