作者单位
摘要
1 中国科学院大学, 北京100049
2 中国科学院光电技术研究所, 四川 成都 610209
3 中国华阴兵器试验中心, 陕西 华阴 714200
在光电监视系统中, 广泛应用于运动目标分割的PBAS(pixel base adaptive segmenter)算法计算复杂、参数量大, 难以达到实时分割的要求。针对PBAS算法是对图像中每个像素点进行独立处理, 特别适合于GPU并行加速的特点, 对其在嵌入式GPU平台Jetson TX2上进行了并行优化实现。在数据存储结构、共享内存使用、随机数产生机制3个方面对该算法进行了优化设计。实验结果表明, 对于480×320像素分辨率的中波红外视频序列, 该并行优化方法可以达到132 fps的处理速度, 满足了实时处理的要求。
运动目标分割 并行优化 moving objects segmentation parallel optimization PBAS PBAS GPU GPU 
应用光学
2019, 40(6): 1067

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