視頻分析中的GPU加速技術(shù)研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，人們對安防的需求越來越高，因此智能視頻分析技術(shù)得到了廣泛的重視。人們對相關(guān)算法的檢測精度以及運行速度都有很高的要求。然而對于高清監(jiān)控視頻，大量的圖像數(shù)據(jù)處理必然導致效率低下，市場急需對系統(tǒng)的優(yōu)化，提高處理速度。視頻分析過程中，有大量可以并行計算的操作，因此可以利用GPU對系統(tǒng)進行加速，以提高高清監(jiān)控視頻智能分析系統(tǒng)的實時性。
　　智能視頻分析主要步驟包括視頻解碼、運動前景檢測、運動目標跟蹤、運動目標識別等。對可

2、利用GPU做并行計算的運動前景檢測以及前景檢測后處理部分，選取處理效果和并行度綜合效果比較好的算法，利用CUDA將算法移植到GPU上進行并行計算。提出了幾種CUDA程序的并行優(yōu)化策略，包括并行性優(yōu)化、存儲器訪問優(yōu)化、指令優(yōu)化等，并利用這些優(yōu)化策略對系統(tǒng)的CUDA程序進行優(yōu)化。
　　根據(jù)CPU-GPU異構(gòu)平臺的特性，綜合考慮異構(gòu)平臺下各處理器的計算特點和計算能力，分析不同處理器間的數(shù)據(jù)拷貝和通信開銷，提出了視頻分析系統(tǒng)的CPU-GP