基于GPU加速的車輛檢測(cè)及跟蹤的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)和智能車輛的發(fā)展，車載系統(tǒng)中的安全輔助駕駛功能已成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。車道檢測(cè)、車輛檢測(cè)及跟蹤涉及大量復(fù)雜的圖像處理計(jì)算，CPU的串行處理特性無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用所需的實(shí)時(shí)性能。圖形處理器(GPU)強(qiáng)大的并行計(jì)算能力可以用來(lái)解決這種瓶頸問題，且GPU已逐漸成為汽車電子系統(tǒng)中的標(biāo)配。為了滿足車輛檢測(cè)及跟蹤在實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性需求，本文針對(duì)基于GPU的加速方法進(jìn)行了深入研究，主要內(nèi)容如下:
　　1、設(shè)計(jì)了一種基于GPU加速的桶

2、形畸變校正方法。利用GPU并行計(jì)算資源對(duì)算法中校正像素坐標(biāo)及顏色值的計(jì)算進(jìn)行加速。
　　2、設(shè)計(jì)了一種基于GPU加速的Hough車道檢測(cè)方法。利用GPU并行計(jì)算資源對(duì)算法中的灰度化、二值化、中值濾波、Sobel算子邊緣檢測(cè)和Hough變換進(jìn)行加速。
　　3、設(shè)計(jì)了一種基于GPU加速的Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法。利用GPU并行計(jì)算資源對(duì)算法中灰度化、初始平滑、高斯濾波及興趣值計(jì)算和去偽角點(diǎn)部分進(jìn)行加速。
　　4、設(shè)計(jì)了一種

3、基于GPU加速的mean shift車輛跟蹤方法。利用GPU并行計(jì)算資源對(duì)算法中目標(biāo)區(qū)域的距離加權(quán)矩陣和顏色值計(jì)算、候選區(qū)域的顏色值計(jì)算以及偏移向量矩陣計(jì)算進(jìn)行加速。
　　5、實(shí)現(xiàn)了一種在高速公路環(huán)境下基于GPU加速的車輛檢測(cè)及跟蹤系統(tǒng)。采用GPU+CPU協(xié)同處理模式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)行駛車輛所在車道內(nèi)前方車輛的檢測(cè)及跟蹤，利用GPU對(duì)車道檢測(cè)、車輛檢測(cè)和車輛跟蹤三大局部算法實(shí)現(xiàn)加速處理。
　　本文對(duì)上述五種實(shí)現(xiàn)分別進(jìn)行了相應(yīng)的GPU