視頻分析中的GPU加速技術(shù)研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對(duì)安防的需求越來(lái)越高，因此智能視頻分析技術(shù)得到了廣泛的重視。人們對(duì)相關(guān)算法的檢測(cè)精度以及運(yùn)行速度都有很高的要求。然而對(duì)于高清監(jiān)控視頻，大量的圖像數(shù)據(jù)處理必然導(dǎo)致效率低下，市場(chǎng)急需對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化，提高處理速度。視頻分析過程中，有大量可以并行計(jì)算的操作，因此可以利用GPU對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行加速，以提高高清監(jiān)控視頻智能分析系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　　智能視頻分析主要步驟包括視頻解碼、運(yùn)動(dòng)前景檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別等。對(duì)可

2、利用GPU做并行計(jì)算的運(yùn)動(dòng)前景檢測(cè)以及前景檢測(cè)后處理部分，選取處理效果和并行度綜合效果比較好的算法，利用CUDA將算法移植到GPU上進(jìn)行并行計(jì)算。提出了幾種CUDA程序的并行優(yōu)化策略，包括并行性優(yōu)化、存儲(chǔ)器訪問優(yōu)化、指令優(yōu)化等，并利用這些優(yōu)化策略對(duì)系統(tǒng)的CUDA程序進(jìn)行優(yōu)化。
　　根據(jù)CPU-GPU異構(gòu)平臺(tái)的特性，綜合考慮異構(gòu)平臺(tái)下各處理器的計(jì)算特點(diǎn)和計(jì)算能力，分析不同處理器間的數(shù)據(jù)拷貝和通信開銷，提出了視頻分析系統(tǒng)的CPU-GP