2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著GPU技術(shù)的發(fā)展,利用GPU的計算資源來提高計算效率已經(jīng)成為一個必然的趨勢。目標(biāo)跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究課題之一,其算法大都采用CPU串行計算,并沒有考慮GPU的計算資源,執(zhí)行效率有待提升。本文針對應(yīng)用最廣泛的均值漂移(Mean Shift)目標(biāo)跟蹤算法,通過開放式計算語言(Open Computing Language, OpenCL)將其映射到嵌入式通用GPU上并進行優(yōu)化,提升算法性能,同時為其他同類算法優(yōu)化課題研究提供參

2、考依據(jù)。
  本文對經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法Mean Shift進行了深入分析,研究了Mean Shift算法在目標(biāo)跟蹤上的應(yīng)用。接著利用OpenCL實現(xiàn)了并行Mean Shift目標(biāo)跟蹤算法,主要編寫了6個內(nèi)核用來完成Mean Shift目標(biāo)跟蹤算法各個部分,包括判斷每個像素屬于哪個直方圖區(qū)間、計算目標(biāo)模型、衡量目標(biāo)模型與候選目標(biāo)模型相似性和估計目標(biāo)中心位置等。本文使用的是Mali-T604 GPU,為了充分發(fā)掘Mali-T604 G

3、PU的性能,本文對并行Mean Shift目標(biāo)跟蹤算法進行了優(yōu)化,來提升其性能。包括三部分優(yōu)化,分別是:代碼優(yōu)化、內(nèi)存優(yōu)化和工作組優(yōu)化。代碼優(yōu)化把內(nèi)核中的算法矢量化,以便充分利用Mali-T604 GPU硬件資源;內(nèi)存優(yōu)化使用內(nèi)存映射,可以讓CPU和Mali-T604 GPU不經(jīng)拷貝就能訪問數(shù)據(jù);工作組優(yōu)化合理設(shè)置工作組數(shù)目,在Mali-T604 GPU上可以獲得更高效率。
  論文在基于Exynos5250應(yīng)用處理器的Arnda

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