基于GPU的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文在對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法分析的基礎(chǔ)上，將新興的基于GPU的單機(jī)并行計(jì)算技術(shù)用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法的研究中。主要研究了基于CUDA目標(biāo)的預(yù)處理過(guò)程，傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法改進(jìn)及其基于并行計(jì)算的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法。
　　針對(duì)Roberts算子邊緣檢測(cè)和KNN濾波算法的運(yùn)算精度不高，運(yùn)算速度慢，實(shí)時(shí)性差等特點(diǎn)，提出了基于CUDA的兩種改進(jìn)算法。
　　針對(duì)傳統(tǒng)Lucas-Kanade光流估計(jì)算法的臨界

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