基于GPU并行計算的智能視頻分析技術(shù).pdf

1、智能視頻分析技術(shù)作為計算機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算復雜度和視頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密集性使得實時地智能視頻分析處理面臨較大困難。GPU通用計算具有廣泛的實際應用價值，在很多計算領(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并行計算技術(shù)為研究對象，開展了基于GPU并行計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，通過對智能視頻分析技術(shù)處理流程的詳細分析，首先將智能視頻分析功能劃分為高、低兩個層次。針對低層次智能視頻分析技術(shù)，重點研究了運動目標檢測和跟蹤的GPU并行化技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于背景減除法的運動目標檢測的GPU并行化方案和基于McanShift的GPU并行運動目標跟蹤方案，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，實現(xiàn)了運動目標檢測和跟蹤的實時處理，在多種數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證了方案能夠的實時處理能力，為后續(xù)更高層次

3、功能的實時應用奠定基礎(chǔ)。
　　第二，針對高層次智能視頻分析技術(shù)，研究了行人重識別問題。通過將行人重識別問題解構(gòu)為行人檢測、特征提取和特征匹配等三個子問題，設(shè)計了行人重識別的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，對其中關(guān)鍵處理過程利用GPU的計算、存儲特性進行了優(yōu)化設(shè)計和實現(xiàn)。針對特征提取，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別的組合行人特征，詳細研究了組