【摘 要】
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RISC-Ⅴ指令集的出现给碎片化的智能驾驶辅助系统（ADAS）开发带来了更多的机遇与挑战,目标跟踪技术作为ADAS关键技术拥有大量的嵌入式应用场景。然而,当前主流目标跟踪算法——核相关滤波算法（KCF）,在智能辅助驾驶场景依然无法很好地解决遮挡情况与多目标跟踪等问题。同时,目标跟踪算法在RISC-Ⅴ指令集上的移植与评测研究也较少。针对现有研究的不足,提出面向辅助驾驶的判别类目标跟踪算法评测与优化方
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RISC-Ⅴ指令集的出现给碎片化的智能驾驶辅助系统（ADAS）开发带来了更多的机遇与挑战,目标跟踪技术作为ADAS关键技术拥有大量的嵌入式应用场景。然而,当前主流目标跟踪算法——核相关滤波算法（KCF）,在智能辅助驾驶场景依然无法很好地解决遮挡情况与多目标跟踪等问题。同时,目标跟踪算法在RISC-Ⅴ指令集上的移植与评测研究也较少。针对现有研究的不足,提出面向辅助驾驶的判别类目标跟踪算法评测与优化方法。采用基于响应矩阵均值的遮挡检测机制与带加权窗口的遮挡处理方法解决KCF算法的遮挡问题,通过SSD快速检测器与数据-轨迹关联的方法实现KCF算法的多目标跟踪。进一步地,验证目标跟踪算法在RISC-Ⅴ平台移植的可行性,将KCF算法移植到RISC-Ⅴ指令集上,并基本实现目标跟踪功能。在RISC-Ⅴ架构上采用向量扩展指令对KCF算法进行测试,分析向量扩展指令相对于标量指令的加速效果;在RISC-Ⅴ平台上针对KCF算法进行寄存器使用比例测试以及内存消耗测试,为后续定制化芯片设计给出指导意见。实验结果显示:针对KCF算法的优化能保证精度一定的情况下解决遮挡问题与多目标跟踪问题,且面向RISC-Ⅴ指令集的KCF算法移植是可行的,RISC-Ⅴ向量扩展指令集相比于标量指令的加速比约为4倍。进一步实验得出KCF算法在RISC-Ⅴ指令集上的最小运行内存为16MB,同时得到各通用寄存器的使用比例。
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