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文檔簡介
1、本文在對運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤算法分析的基礎(chǔ)上，將新興的基于GPU的單機(jī)并行計算技術(shù)用于運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤算法的研究中。主要研究了基于CUDA目標(biāo)的預(yù)處理過程，傳統(tǒng)運(yùn)動目標(biāo)的檢測算法改進(jìn)及其基于并行計算的運(yùn)動目標(biāo)檢測，基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法。
針對Roberts算子邊緣檢測和KNN濾波算法的運(yùn)算精度不高，運(yùn)算速度慢，實時性差等特點，提出了基于CUDA的兩種改進(jìn)算法。
針對傳統(tǒng)Lucas-Kanade光流估計算法的臨界
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