CN114913194B 一种基于cuda的并行光流法运动目标检测方法及系统 （齐鲁工业大学(山东省科学院)）

一种基于CUDA的并行光流法运动目标检测基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法及系CPU线程，利用光流法对预处理后的视频图像提边缘检测结果传输到第一CPU线程，在所述第一CPU线程中，将边缘检测结果与目标轮廓图像进目标；本发明通过将Canny边缘检测算法融入到HS光流法当中，利用Canny算子有效区分强弱边2在光流约束方程上建立HS运动模型，所述建立HS运动模型将边缘检测结果传输到第一CPU线程，在所述第一CPU线程中，将3如果当前点的梯度强度和同方向的其他点的梯度强度相比较是最通过保留下的图像梯度与设定的大小两个阈值进行比较，筛选出边在光流约束方程上建立HS运动模型，所述建立HS运动模型4行时实现如权利要求1-5中任一项所述的一种基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法中8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及5[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技[0003]CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture，统一计算设备架构)是NVIDIA公6[0031]如果当前点的梯度强度和同方向的其他点的梯度强度相7如上述第一个方面所述的一种基于CUDA的并行光流法运动[0052]图1是本发明实施例所述的一种基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法的流程[0054]图3是本发明实施例所述的用对应图片像素坐标的CUDA线程处理对应元素的示意8[0082]图像预处理是对图像进行预去噪，HS光流法和Canny边缘检测算法的第一步都需读取单通道图像。图像预处理阶段是通过高斯滤波算法完成的，并行高斯滤波算法采用后的图像与原图像尺寸相同,需要在图像的外侧补充像素点，图像扩增的尺寸受高9少因加入Canny算法带来的额外时间开销，本文通过使用两个GPU，在GPU0上运行HS光流迎合GPU的SIMT(SingleInstructionMultipleThread，单指令流多线程)模式，使用yy[0094]t方向上的卷积核有两个分别为分别对前后两帧图像的灰一个元素的邻域均值)，λ用于平滑误差数据项与光滑约束项之间的权重关系.该式是一个[0107]然后需要判断待求点领域像素的数量，在内核中对像素[0123]在用Sobel算子对图像卷积时，对图像边缘的处理方法不能继续使用S1中所述的维数组作为全局数组，用于存放Canny算法的结果，当Canny算法执行完成后，通过时使用cudaMemcpyHostToDevice即可将Canny算法的结果传入GPU0中，这样GPU1中的数[0135]传统HS光流法运动目标检测和Canny边缘测算法的检测结果，并对检测效果作出的解决，人物形态更为丰满，虽然部分顽固的噪声也随着形态学处理而放大，但此时与理器执行时实现如上述实施例一所述的一种基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法中基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0154]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccess需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保