基于图形处理器的实时图象目标检测算法实现

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时间:2019-03-03

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1、电子科技大学硕士学位论文基于图形处理器的实时图象目标检测算法实现姓名:谭久宏申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:周先敏20060501摘要摘要图形处理器(GPU)的飞速发展和革新成为计算机硬件发展的一大亮点,其主要应用领域为3D图形的几何变换和光照特效的实时运算。当前的GPU具有一定的并行性和可编程性,并且在运行速度上相对CPU具有一定的优势,因此在通用计算领域的应用有着巨大的潜力。本文主要关注利用GPU实现具有较高实时性要求的目标检测处理算法。传统的实时图象检测与跟踪处理平台一般采用编写CPU程序的纯软件方法或基于DSP+FPGA的硬件途径来构建。然而,前者程序效率不高,

2、在如目标检测这样的图象处理算法中很难达到实时的要求;后者在开发难度、开发成本和系统灵活性上也受到较大的限制。因此,本文利用GPU的优越性能,对其在目标检测算法中的应用进行研究,使基于GPU的图象处理平台成为一种经济高效的可能方案。本文介绍了GPU的一些技术特点,分析和总结了用其实现数字图像检测处理算法的一些基本软件途径,并在基于GPU的处理模式和实现实时目标检测与跟踪算法上作了探索性研究,并且取得了一定的成果。主要内容如下(1)研究了怎样利用OpenGL对GPU进行控制,并且对其工作流程进行高效的管理。(2)在了解GPU硬件特性和编程语言cg语言的基础上,对如何提高GPU程序的运行效率

3、进行了探索。在此基础上,结合OpenGL扩展阐述了实现实时图象处理的一般软件框架模型。(3)针对具体的算法(预处理、模板匹配、Hough变换、光流计算、角点检测),设计了其相应的GPU软件实现。并且,在运行耗时的测试中,相对CPU表现出较大的速度优势,基本实现了以上算法的实时运行。关键词:图形处理器,目标检测,实时性ABSTRACTGraphicProcessUnit(GPU)isoneofthemostremarkablecomputerhardwarebecauseofitsrapiddevelopmentandrenovation.It’smainapplicationis3Dg

4、raphicgeometrytransformandlightcomputationinrealtime.Currently,ithasSomefeatureslikeparallelismandprogrammability.ItscomputationspeedisfasterthanCPU,soithasagreatpotentialtodogeneral—proposecomputationsuchasdigitalimageprocess.Thispapermainlypayattentiontotarget—trackalgorithminrealtime.Peopleha

5、vedevelopedtraditionalimageprocesssystemwithsoftwareapproachbasedonCPUorhardwareapproachbasedoilDSP+FPGA.However,bothofthemhavebugs,thefirstislowefficiencyandcanhardlybeachievedinrealtime,thelatterislimitedinthedevelopmentdifficulty,costandsystemagility.Therefore,thispapermakeuseoftheGPUtorealiz

6、ethetarget‘trackalgorithm.ThisworkmaketheGPUimageprocessingtobeeconomicandefficient。Inthispaper,IintroduceSometechnicalfeatureofGPU,thenanalyzeandsummarizesomebasicwaytorealizethedigitalimageprocessalgorithm.Furthermore,Idosomecreativeandexploreresearch,themaincontentislistedbellow:(1)Dosomerese

7、archinhowtomakeuseofOpenGLtocontroltheGPU,andmanagetheworkflowefficiently.(2)LearnGPUhardwarefeatureandcglanguagetodevelopthewayhowtospeeduptheGPUprogramming.Then,developtherealtimeimageprocessingsoftwareframeworkbasedOllGPU

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