基于多GPU加速的監(jiān)控視頻摘要系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及人們?nèi)找嬖鰪?qiáng)的安全意識(shí)，越來(lái)越多的監(jiān)控錄像機(jī)出現(xiàn)在我們周圍，而隨之而來(lái)的是龐大的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)。當(dāng)需要查看監(jiān)控錄像中的事件時(shí)，傳統(tǒng)的方法是由人眼逐步排查視頻，最終找到敏感視頻段。而由于人眼的局限性，這種方法在浪費(fèi)大量人力的同時(shí)，還極有可能漏掉重要目標(biāo)。視頻摘要技術(shù)旨在通過智能算法，自動(dòng)識(shí)別視頻中的敏感對(duì)象，同時(shí)去除視頻中的冗余信息，使得人們可以通過極少的代價(jià)瀏覽整個(gè)視頻而又不丟失重要信息。在視頻摘要處理的過程中，有大

2、量可并行計(jì)算的操作，這些操作如果都由CPU進(jìn)行，則會(huì)使得視頻摘要的及時(shí)性大打折扣。所以使用GPU加速對(duì)于視頻摘要具有重大的意義。為了能進(jìn)一步的提高加速比，可以選擇使用多個(gè)GPU進(jìn)行聯(lián)合加速。
　　通過研究GPU的編程方法，本系統(tǒng)中選擇使用CUDA編程框架進(jìn)行GPU加速的設(shè)計(jì)。為了獲得更好的加速效果，首先分析了系統(tǒng)中各個(gè)模塊的特點(diǎn)，最后確定了對(duì)前景目標(biāo)提取和目標(biāo)融合模塊進(jìn)行GPU改寫的方案。在詳細(xì)討論了前景目標(biāo)融合的各種方法后，最終

3、選擇了背景減除法。在針對(duì)目標(biāo)提取模塊進(jìn)行CUDA編程時(shí)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了單GPU加速，多GPU分割圖像加速以及多GPU多路視頻加速等具體方案。在對(duì)目標(biāo)提取過程中的各個(gè)關(guān)鍵步驟的復(fù)雜度及其耗時(shí)情況進(jìn)行了研究后，找出阻礙GPU加速的客觀因素并努力解決。針對(duì)多GPU的顯卡切換導(dǎo)致上下文失效的問題，提出了使用多線程協(xié)調(diào)工作增加效率的解決方案。而對(duì)于數(shù)據(jù)在CPU和GPU之間互相傳送與CPU解碼的沖突，則選擇使用帶標(biāo)記位的緩沖區(qū)的方法。在對(duì)系統(tǒng)理想流水