本文關鍵詞：基于GPU并行計算的智能視頻分析技術

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【摘要】：智能視頻分析技術作為計算機視覺中的新生代技術近年來發(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和GPU并行計算技術為研究對象,開展了基于GPU并行計算的高性能智能視頻分析技術研究。具體工作包括：第一,通過對智能視頻分析技術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,重點研究了運動目標檢測和跟蹤的GPU并行化技術,設計并實現(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MeanShift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)更高層次功能的實時應用奠定基礎。第二,針對高層次智能視頻分析技術,研究了行人重識別問題。通過將行人重識別問題解構為行人檢測、特征提取和特征匹配等三個子問題,設計了行人重識別的GPU并行化框架。提出了HOG+SVM行人檢測技術的GPU并行化方案,對其中關鍵處理過程利用GPU的計算、存儲特性進行了優(yōu)化設計和實現(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,詳細研究了組合特征的GPU并行提取技術。針對特征匹配,制定了組合特征的相似度匹配原則,設計了基于GPU的相似度計算和行人重識別特征匹配算法,實驗驗證了特征和算法是有效的,利用GPU取得了9.41至9.77的加速比。
【關鍵詞】：智能視頻分析 GPU并行計算 行人重識別 運動目標檢測與跟蹤
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景和意義10-13
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 主要研究內容16
• 1.4 論文組織結構16-18
• 第二章 智能視頻分析及GPU并行計算的相關研究18-29
• 2.1 智能視頻分析技術18-23
• 2.1.1 智能視頻分析系統(tǒng)18-20
• 2.1.2 智能視頻分析功能分類及關鍵技術20-23
• 2.2 GPU通用計算23-28
• 2.2.1 GPU通用計算概述23-26
• 2.2.2 GPU優(yōu)化26-28
• 2.3 本章小結28-29
• 第三章 運動目標檢測與跟蹤技術的GPU并行化技術29-49
• 3.1 運動目標檢測與跟蹤技術概述29-31
• 3.2 運動目標檢測技術的GPU并行化設計與實現(xiàn)31-43
• 3.2.1 檢測算法的分析31-36
• 3.2.2 GPU并行化檢測算法設計36-41
• 3.2.3 實驗結果與分析41-43
• 3.3 運動目標跟蹤技術的GPU并行化設計與實現(xiàn)43-48
• 3.3.1 跟蹤算法的分析43-45
• 3.3.2 GPU并行化跟蹤算法設計45-47
• 3.3.3 實驗結果與分析47-48
• 3.4 本章小結48-49
• 第四章 行人重識別技術的GPU并行化設計與優(yōu)化49-66
• 4.1 行人重識別技術概述49-50
• 4.2 行人重識別關鍵問題50-57
• 4.2.1 行人檢測50-55
• 4.2.2 特征提取55
• 4.2.3 特征匹配55-57
• 4.3 行人重識別算法的優(yōu)化設計與并行化57-63
• 4.3.1 行人重識別的GPU并行化框架設計57
• 4.3.2 行人檢測的GPU并行化57-59
• 4.3.3 特征提取的GPU并行化59-62
• 4.3.4 特征匹配的GPU并行化62-63
• 4.4 實驗結果與分析63-65
• 4.5 本章小結65-66
• 第五章 總結與展望66-68
• 5.1 論文研究工作總結66-67
• 5.2 進一步的工作展望67-68
• 參考文獻68-74
• 致謝74-75
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術論文75

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本文編號：914132