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基于嵌入式GPU的运动目标分割算法并行优化

文献类型:期刊论文

作者张刚[1,2]; 马震环[1,2]; 雷涛[2]; 崔毅[2]; 张三喜[3]
刊名应用光学
出版日期2019
卷号40期号:6页码:1067-1076
关键词运动目标分割 并行优化 PBAS GPU
DOI10.5768/jao201940.0602004
文献子类期刊论文
英文摘要在光电监视系统中,广泛应用于运动目标分割的PBAS(pixel base adaptive segmenter)算法计算复杂、参数量大,难以达到实时分割的要求。针对PBAS算法是对图像中每个像素点进行独立处理,特别适合于GPU并行加速的特点,对其在嵌入式GPU平台Jetson TX2上进行了并行优化实现。在数据存储结构、共享内存使用、随机数产生机制3个方面对该算法进行了优化设计。实验结果表明,对于480×320像素分辨率的中波红外视频序列,该并行优化方法可以达到132 fps的处理速度,满足了实时处理的要求。
语种中文
源URL[http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9879]  
专题光电技术研究所_光电探测技术研究室(三室)
作者单位1.中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200
2.中国科学院大学,北京100049
3.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209
推荐引用方式
GB/T 7714
张刚[1,2],马震环[1,2],雷涛[2],等. 基于嵌入式GPU的运动目标分割算法并行优化[J]. 应用光学,2019,40(6):1067-1076.
APA 张刚[1,2],马震环[1,2],雷涛[2],崔毅[2],&张三喜[3].(2019).基于嵌入式GPU的运动目标分割算法并行优化.应用光学,40(6),1067-1076.
MLA 张刚[1,2],et al."基于嵌入式GPU的运动目标分割算法并行优化".应用光学 40.6(2019):1067-1076.

入库方式: OAI收割

来源:光电技术研究所

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