楼先濠，郭春生，宋少雷，齐利泉

(杭州电子科技大学通信工程学院，浙江 杭州 310018)



基于CUDA的视频运动目标检测算法并行实现

楼先濠，郭春生，宋少雷，齐利泉

(杭州电子科技大学通信工程学院，浙江 杭州 310018)

摘要：在视频运动目标检测的能量优化算法中，引入目标先验约束信息，能有效地提高目标检测性能，同时也极大地增加了算法的复杂度.以CUDA平台为基础，从算法并行任务划分，实现粗细粒度并行；从合理规划GPU内存分配，提高数据的吞吐率两方面实现了带约束的能量优化视频运动目标检测算法的高效并行.实验结果表明，算法的GPU并行实现与CPU串行实现相比，显著提高了计算速度.

关键词：目标检测；能量优化；并行计算；统一计算设备架构

0引言

基于混合高斯背景建模的检测算法在视频运动目标检测领域得到广泛应用，但存在目标空洞、目标伪装和复杂背景适应性等问题[1]，因此基于全局能量最小化的混合高斯背景建模的运动目标检测算法得到关注[2].带目标先验信息约束的全局能量最小化运动目标检测算法在改善运动目标检测性能的同时，也带来了计算量显著增加的问题.例如，当采用最大流/最小割的MATLAB实现对分辨率为768×576的视频序列进行运动目标分割，网络流参数计算和分配部分占全部计算时间的90%以上，严重影响了算法的计算效率.近年来，高重复性且运算量大的图像视频分析处理常利用GPU并行计算来改善计算效率.文献[3]利……