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
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文檔簡介
1、智能視頻分析技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺中的新生代技術(shù)近年來發(fā)展迅速。然而,智能視頻分析算法本身的計(jì)算復(fù)雜度和視頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密集性使得實(shí)時(shí)地智能視頻分析處理面臨較大困難。GPU通用計(jì)算具有廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,在很多計(jì)算領(lǐng)域都取得了明顯的并行加速效果。因此,基于GPU并行計(jì)算的智能視頻分析處理具有重要的研究意義。
本文以智能視頻分析技術(shù)和GPU并行計(jì)算技術(shù)為研究對(duì)象,開展了基于GPU并行計(jì)算的高性能智能視頻分析技術(shù)研究。具體工作包括:
2、r> 第一,通過對(duì)智能視頻分析技術(shù)處理流程的詳細(xì)分析,首先將智能視頻分析功能劃分為高、低兩個(gè)層次。針對(duì)低層次智能視頻分析技術(shù),重點(diǎn)研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤的GPU并行化技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于背景減除法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的GPU并行化方案和基于McanShift的GPU并行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方案,加速了智能視頻分析流程中最初的關(guān)鍵步驟的處理速度,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤的實(shí)時(shí)處理,在多種數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方案能夠的實(shí)時(shí)處理能力,為后續(xù)更高層次
3、功能的實(shí)時(shí)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
第二,針對(duì)高層次智能視頻分析技術(shù),研究了行人重識(shí)別問題。通過將行人重識(shí)別問題解構(gòu)為行人檢測、特征提取和特征匹配等三個(gè)子問題,設(shè)計(jì)了行人重識(shí)別的GPU并行化框架。提出了HOG+SVM行人檢測技術(shù)的GPU并行化方案,對(duì)其中關(guān)鍵處理過程利用GPU的計(jì)算、存儲(chǔ)特性進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。針對(duì)特征提取,通過引入顏色自相似特征CSS,并結(jié)合HOG特征和LBP特征,提出了一種面向行人重識(shí)別的組合行人特征,詳細(xì)研究了組
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