Az objektum követés számos felhasználási területének köszönhetően az AI alapú algoritmusok egyik legfontosabbika. A számos megoldás közül az egyik legnépszerűbb a DeepSORT, ami mind az objektumok detektálására, mind pedig azok jellemzőinek meghatározására neurális hálózatot alkalmaz.

A feladat megvalósítása során a DeepSORT megismerése után fel kell térképezni az algoritmus teljesítménykritikus részeit, amelyeket NPU, illetve GPU alkalmazásával gyorsítunk, míg a kevésbé kritikus részek az általános célú processzorokon hajtódnak végre. A neurális hálózatok kiértékelésére a Rockchip RKNN API használható, a további gyorsítandó részek pedig a GPU-n OpenCL segítségével valósíthatók meg.