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文檔簡(jiǎn)介
1、目標(biāo)跟蹤是智能視頻分析研究領(lǐng)域內(nèi)備受關(guān)注的關(guān)鍵課題之一,在安全監(jiān)測(cè)、交通監(jiān)控、視頻摘要、人機(jī)交互、軍事、車(chē)輛導(dǎo)航等應(yīng)用領(lǐng)域都具有極其重要的作用,但面對(duì)復(fù)雜、多變的自然場(chǎng)景,在兼顧魯棒性和計(jì)算效率上仍面臨挑戰(zhàn)。
本論文對(duì)比分析了主流目標(biāo)跟蹤算法,選擇基于RPT目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行算法研發(fā)。通過(guò)正態(tài)分布概率模型構(gòu)建目標(biāo)分塊,再?gòu)哪繕?biāo)分塊的灰度圖像中提取31維FHOG特征,利用循環(huán)矩陣和傅里葉變換的特性,將計(jì)算轉(zhuǎn)換至頻域進(jìn)行,而后通過(guò)核
2、相關(guān)計(jì)算和閉式解模型對(duì)目標(biāo)分塊進(jìn)行快速定位,并訓(xùn)練和更新模型,最后利用所有目標(biāo)分塊的跟蹤和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行投票、篩選,達(dá)到目標(biāo)跟蹤的目的。為了提高目標(biāo)跟蹤算法的計(jì)算效率,分析了算法實(shí)現(xiàn)中各模塊的執(zhí)行時(shí)間及可并行性,在GPU平臺(tái)上利用CUDA技術(shù),針對(duì)執(zhí)行時(shí)間較多的FHOG特征提取、核相關(guān)計(jì)算、模型訓(xùn)練與更新等模塊,設(shè)計(jì)相應(yīng)的并行計(jì)算優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)了基于GPU的目標(biāo)跟蹤算法并行優(yōu)化。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,本論文設(shè)計(jì)的GPU并行計(jì)算優(yōu)化方法
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