基于CUDA和OpenCV監(jiān)控視頻標記的算法優(yōu)化及實現(xiàn).pdf

1、計算機視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展使得監(jiān)控視頻在包括校園的各領(lǐng)域內(nèi)得到廣泛應用。隨著校園監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)量的逐漸加大，提取具有意義的關(guān)鍵信息并且將其標注出來顯得尤為重要。依賴于GPU的強大的計算能力，NVDIA公司研發(fā)推廣的CUDA平臺順應潮流，成為了視頻大數(shù)據(jù)處理方面領(lǐng)先的技術(shù)支持平臺。
　　基于以上的應用背景，本文充分利用了CUDA平臺，以實現(xiàn)將視頻中的移動目標進行標記為目標，在完成設(shè)計的同時，也對于并行算法在提升效率方面進行了淺析。研究基

2、于校園監(jiān)控視頻和并行計算相結(jié)合的方式，以運動目標檢測和動態(tài)標注關(guān)鍵信息為目的，在OpenCV和CUDA混合平臺下，設(shè)計了一個簡易的校園監(jiān)控視頻信息標記系統(tǒng)。該視頻信息標注系統(tǒng)對實現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)標注功能的算法進行比較，采用了基于CUDA的并行計算方法實現(xiàn)，將背景差法作為運動目標檢測的核心算法，對目標先后進行背景幀相減、二值化處理及膨脹腐蝕處理等關(guān)鍵性處理，同時采用了并行度縮減的策略使得算法在效率上得到提升，同時利用Qt框架對該系統(tǒng)進行了客

3、戶端的實現(xiàn)，最終實現(xiàn)圖像的輪廓提取和標注。
　　系統(tǒng)的實現(xiàn)主要包括以下工作:利用并行計算實現(xiàn)對運動目標的檢測;基于OpenCV的輪廓提取和標記;CUDA并行計算和OpenCV混合平臺之間數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)化的實現(xiàn);基于Socket的網(wǎng)絡(luò)多線程的數(shù)據(jù)傳輸;基于Qt的多線程簡單顯示和功能界面。通過實驗分析和結(jié)果顯示，運動目標檢測和標記系統(tǒng)能夠正確地把運動目標檢測出來并且做出顯示性的標記。同時，也將本系統(tǒng)采用的并行算法與普通單線程算法在實驗結(jié)果