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文檔簡介
1、運動目標(biāo)檢測與跟蹤是智能監(jiān)控的一個重要研究方向，它為更高層次的智能視頻分析奠定基礎(chǔ)。近年來興起的GPU通用計算為提高數(shù)字圖像算法的處理速度提供了一種有效方法。本文采用GPU加速數(shù)字圖像處理，以提高運動目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)的實時性。
本文主要工作如下:
(1)回顧了GPU通用計算技術(shù)，介紹了NVIDIA公司推出的CUDA并行計算架構(gòu)，使用CUDA架構(gòu)使得GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題。
(2)本文研究
2、了三種運動前景提取算法，包括單高斯模型、高斯混合模型和ViBe模型，分析了三種算法的優(yōu)缺點。同時，論文分析了高斯混合模型和ViBe模型的特點，給出了兩種模型的CUDA并行實現(xiàn)解決方案，并與這兩種模型的CPU平臺實現(xiàn)進(jìn)行了實驗對比分析。實驗結(jié)果表明，基于CUDA的實現(xiàn)方法比CPU實現(xiàn)方法在處理速度上快1～7倍。
(3)介紹了三種陰影抑制方法，并對三種方法進(jìn)行了實驗比較和分析。同時，給出了兩種陰影抑制方法的CUDA實現(xiàn)方案，并
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