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基于CUDA加速的目标检测在桥梁中的应用
1
作者
王昶
张强
《中国交通信息化》
2014年第10期137-142,共6页
为提高高速公路桥梁安全智能监控水平,该文以锡张高速公路全程监控系统构建为基础,对GMM背景建模提出了参数递推更新、阴影检测和每个像素高斯模型个数自适应选择的策略针对复杂条件下背景建模这一视频检测难点,该文利用常数内存来存储...
为提高高速公路桥梁安全智能监控水平,该文以锡张高速公路全程监控系统构建为基础,对GMM背景建模提出了参数递推更新、阴影检测和每个像素高斯模型个数自适应选择的策略针对复杂条件下背景建模这一视频检测难点,该文利用常数内存来存储所有只读常量参数来解决存访速度;利用内存优化来对内存数据按段对齐、存储器合并访问、按SoA排序,以解决存访合并和IO延迟隐藏;对在CPU端和GPU端利用页锁定内存和CUDA流来实现代码异步并行,以从根本上来提高数据访问效率、降低算法复杂度。经测试结果表明,相比CPU实现,GPU方式能够明显提高算法的实时性能。
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关键词
智能交通
桥梁事件预警
cuda异步优化
混合高斯模型
CPU/GPU串并行
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职称材料
题名
基于CUDA加速的目标检测在桥梁中的应用
1
作者
王昶
张强
机构
江苏扬子大桥股份有限公司锡张高速管理中心
出处
《中国交通信息化》
2014年第10期137-142,共6页
文摘
为提高高速公路桥梁安全智能监控水平,该文以锡张高速公路全程监控系统构建为基础,对GMM背景建模提出了参数递推更新、阴影检测和每个像素高斯模型个数自适应选择的策略针对复杂条件下背景建模这一视频检测难点,该文利用常数内存来存储所有只读常量参数来解决存访速度;利用内存优化来对内存数据按段对齐、存储器合并访问、按SoA排序,以解决存访合并和IO延迟隐藏;对在CPU端和GPU端利用页锁定内存和CUDA流来实现代码异步并行,以从根本上来提高数据访问效率、降低算法复杂度。经测试结果表明,相比CPU实现,GPU方式能够明显提高算法的实时性能。
关键词
智能交通
桥梁事件预警
cuda异步优化
混合高斯模型
CPU/GPU串并行
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CUDA加速的目标检测在桥梁中的应用
王昶
张强
《中国交通信息化》
2014
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