CUDA并行加速的稀疏PCNN运动目标检测算法

作     者：凌滨 邓艳 于士博 LING Bin;DENG Yan;YU Shi-bo

作者机构：东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2016年第37卷第12期

页      码：3300-3305,3315页

摘      要：为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构(CUDA)的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元(GPU)的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值图像的过程,以及差分二值图像映射到稀疏脉冲耦合神经网络模型的过程均放GPU上执行,提高算法的计算效率;选择利用纹理存储和共享存储方式,提高数据的访问效率,降低算法的复杂度。实验结果表明,该算法对运动目标检测的准确性和实时性优于其它方法。

主 题 词：通用并行计算架构 稀疏脉冲耦合神经网络 改进帧差法 运动目标检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2016.12.031

馆 藏 号：203209844...