GPU加速的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與分割.pdf_第1頁(yè)
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1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與分割一直都是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,它是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為理解的基礎(chǔ)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與分割有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,最典型的應(yīng)用是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛檢測(cè)。本文在深入研究背景減除算法現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,針對(duì)目前背景減除算法中存在的問(wèn)題,如算法的執(zhí)行速度、背景吸收時(shí)間的可控性、背景分割的準(zhǔn)確性等,做了大量的算法研究與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
  首先,針對(duì)混合高斯模型與碼本模型中背景吸收時(shí)間不可控與

2、構(gòu)建背景模型消耗時(shí)間較大等問(wèn)題,提出了一種基于碼本模型的背景建模方法。該方法的背景吸收時(shí)間是穩(wěn)定的,與場(chǎng)景復(fù)雜度無(wú)關(guān),可以通過(guò)設(shè)置參數(shù)來(lái)改變背景吸收時(shí)間的長(zhǎng)度,從而滿足現(xiàn)實(shí)中不同場(chǎng)合的應(yīng)用需求。同時(shí)該算法的背景模型匹配、更新計(jì)算量相對(duì)較小,在一定程度上提高了算法的執(zhí)行速度。
  其次,本文利用CUDA框架下的GPU對(duì)基于碼本的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行加速。從CUDA框架下GPU的工作模型可知,利用GPU的高度并行性可以對(duì)可并行的算法進(jìn)

3、行加速。在對(duì)GPU存儲(chǔ)模型深入研究的基礎(chǔ)上,從兩方面入手提高算法的執(zhí)行效率,其一,利用CPU端使用頁(yè)鎖定內(nèi)存來(lái)提高CPU與GPU間數(shù)據(jù)的傳輸速度,其二,利用GPU流實(shí)現(xiàn)CPU與GPU異步并行工作,以便對(duì)GPU并行算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。
  再次,為了消除陰影對(duì)基于碼本模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法結(jié)果的影響,本文提出了一種多特征融合的背景減除算法,利用紋理背景模型對(duì)陰影敏感度較小的特點(diǎn)來(lái)消除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中的陰影,從而取得較好的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割效果。

4、由于背景環(huán)境的復(fù)雜性及環(huán)境噪聲等因素的影響,紋理背景模型檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)物體往往會(huì)產(chǎn)生很多漏洞與不連續(xù)的邊緣,本文對(duì)紋理背景模型算法的前景做了漏洞填充。此外,本文還利用GPU技術(shù)對(duì)該算法進(jìn)行了加速,并取得了顯著的效果。
  最后,針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)倉(cāng)庫(kù)監(jiān)控報(bào)警軟件。該軟件分為兩部分,服務(wù)器端與客戶端。服務(wù)器端主要負(fù)責(zé)同時(shí)對(duì)多個(gè)攝像頭進(jìn)行視頻采集、存儲(chǔ)、發(fā)送、入侵分析及報(bào)警??蛻舳酥饕?fù)責(zé)視頻的播放與監(jiān)控區(qū)域

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