物联网多目标跟踪并行加速系统：性能提升与代码实现

资源摘要信息: "本项目资源主要围绕物联网端边环境下多目标跟踪应用的并行加速系统进行设计和实现。该系统内嵌了三种算法加速方案，旨在提升在物联网环境中进行多目标跟踪的实时性能和效率。项目提供了一个带有用户交互界面的客户端程序，用于测试加速方案的执行效果，并包含了详细文档说明和paper，以供用户了解项目的详细信息和运行效果。 系统实现的技术要点包括： 1. 多目标跟踪应用并行加速系统：基于物联网端边环境特点，开发了能实现并行计算的多目标跟踪系统，通过算法优化提高系统在资源受限的物联网端边环境下的处理速度和效率。 2. 时空间执行优化策略：实现了时空间优化，能够在较弱的硬件环境下显著提升帧率至24.05fps，从而满足实时分析的需求，虽然这种优化会导致12.8%的跟踪精度损失。 3. TensorRT引擎加速：利用TensorRT优化了深度学习模型的推理过程，通过硬件加速技术，实现了1.53倍的预测模型推理加速比和1.16的应用处理加速比。 4. 自适应端边协同机制：通过自适应机制实现了端边协同处理，该机制能在保持网络环境适应性的同时，将处理速度提升至终端本地执行的4.42倍。 5. 综合加速方案：通过结合上述三种加速方案，并在一定程度上牺牲MOTA（多目标跟踪精度）准确度，能够使得在性能受限的Jetson Nano 2G设备上实现4.58、7.7和9.91FPS的处理吞吐率。 该项目的源代码经过严格测试，能够在多种环境下稳定运行。代码文件名称为"MOTinAR-main"，表明这是一个多目标跟踪应用并行加速系统的代码库。本项目也可作为一个良好的学习范例，尤其是对于研究物联网、目标跟踪以及软件开发的学生和开发者。 对于物联网的目标跟踪技术来说，本系统提供了重要的技术参考，尤其是在端边计算模型下的实时处理能力提升。端边计算（Fog Computing）是介于云计算和物联网设备之间的一种分布式计算模型，它能在数据源附近处理数据，从而减少延迟和带宽消耗，并提高响应速度，特别适合于时延敏感的物联网应用。 在实际应用中，这种并行加速系统可以应用于智能交通系统、安全监控、智能零售等场景，实现对视频流中多个移动目标的实时跟踪分析。此外，由于系统是面向端边环境的，它也符合了物联网领域对边缘计算日益增长的需求，有助于推动未来物联网技术的发展和应用。"