基于GPU的运动目标识别和实时跟踪技术研究.pdf

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1、分类号：——UDC：密级：——编号：——基于GPU的运动目标识别和实时跟踪技术研究THERESEARCHOFMOVINGOBJECTRECOGNITlONANDREAL．TIMETRACKINGBASEDONGPU学位授予单位及代码：篮蚕堡王盍堂f!Q!堑2学科专业名称及代码：让昱扭廑旦堇盔!塑l!Q31研究方向：图堡丝堡生撞式丝型申请学位级别：墅±指导教师：拯堡医煎握研冗生：壶星煞论文起止时间：2Q!!!Q=!Q!Q：12长春理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《基于GPU的

2、运动目标识别和实时跟踪技术研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明日i用的内容外，本论文不包台任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名1盟年—壶月2口日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列

3、数据库及其它国家有关部f]或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可咀将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：蠢臌．2业一年—互月土坌日导师签名燃≯m一年乒月48摘要本文在对运动El标识别与跟踪算法分析的基础上，将新兴的基于GPU的单机并行计算技术用于运动目标识别与跟踪算法的研究中。主要研究了基于CUDA目标的预处理过程，传统运动目标的检测算法改进及其基于并行计算的运动目标检测，基于粒子滤波的目

4、标跟踪算法。针对RobPm算子边缘检测和KNN滤波算法的运算精度不高，运算速度慢，实时性差等特点。提出了基于CUDA的阿种改进算法。针对传统￡肿Kanade光流估计算法的临界点漂移，使运动目标的边缘不固定等特点，提出了￡“咖一Kanade光流模型的改进，并引入了全局优化思想和高斯滤波，实现目标检测．又分析了种背景差分模型的改进。为了准确地识别运动目标，本文提出了用并行技术实现快速面向梯度的直方图(H06)算法。针对基于粒子滤波的目标跟踪的运算量大、运算性能低，提出了基于CUDA的粒子滤波，并引入了直方图的粒

5、子滤波，实现了运动目标的实时跟踪及多目标跟踪。关键词：GPU目标检测目标跟踪粒子滤波ABSTRACTInthispaper．byanalyzingalgorithmsofthemovementtargetrecognitionandtrackingparallelcomputingtechnologywhichisbasedonnewGPUisusedinresearchesofthemovementtargetrecognitionandtrackingThemainresearchesaleconsis

6、tedofCUDA-basedimagepreprocessingtraditionalalgorithmsofmovingobjectiondetectionimprovedandbasedonparallelcomputingBecauseedgedetectionbasedonRobertsOperatorandfilteringbasedKNNarebothlowprecisionslowandpoorreal-timeatcitisproposedthattWOalgorithmsaRbothim

7、provedbasedonCUDABecauseshortcomingsofLucas—Kanadeopticalflowestimationmodelisthatthecriticalpointsshiftandtargetedgewhichisnotfixed．itisproposedanimprovedLucas—Kanadeopticalflowestimationmodel．andjoinedthoughtofglobaloptimizationandGaussianfilteringitispr

8、oposedareal·timeGPUimplementationofHOGforquicklydetectingtargetsandachievingreal—timeperformanceBecausetargettrackingbasedonparticlefilterarelargeamountofcomputationandcomputationalperformance．itisproposedPar