基于CUDA的粒子濾波并行算法研究.pdf

1、作為計(jì)算機(jī)視覺的核心內(nèi)容，視覺跟蹤在智能視頻監(jiān)控，機(jī)器人視覺，人機(jī)交互，人工智能等領(lǐng)域有重大應(yīng)用價(jià)值，成為研究的熱點(diǎn)。NVIDIA 公司推出的CUDA平臺(tái)可以啟動(dòng)大量的線程并行工作，提高算法運(yùn)行速度，同樣被廣泛應(yīng)用于圖像處理，視頻播放，信號(hào)處理，人工智能等領(lǐng)域。
　　 相比其他視覺跟蹤算法，粒子濾波算法對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景具備更好的魯棒性，但很難滿足實(shí)時(shí)性要求。因此，基于CUDA平臺(tái)實(shí)現(xiàn)粒子濾波并行算法以提高算法執(zhí)行效率，同時(shí)研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

2、表觀模型以提高跟蹤的準(zhǔn)確性，是十分必要的。
　　 在分析粒子濾波理論的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于顏色模型的粒子濾波算法，分析了不同的預(yù)測(cè)策略和顏色空間對(duì)算法準(zhǔn)確性的影響。實(shí)驗(yàn)證明基于顏色信息的粒子濾波算法跟蹤準(zhǔn)確，但計(jì)算復(fù)雜度高，且具有一定局限性。針對(duì)粒子濾波算法計(jì)算復(fù)雜度高的問題，充分利用CUDA并行運(yùn)算性能，分析了粒子濾波算法的并行性，實(shí)現(xiàn)了基于CUDA的粒子濾波并行算法，有效加快算法運(yùn)行速度，實(shí)驗(yàn)證明該算法可以有效加速2.5倍。針