GPU加速的运动目标检测与分割
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·运动目标检测算法的常用技术 | 第11-12页 |
| ·CUDA技术研究和应用现状 | 第12-13页 |
| ·智能监控系统研究和应用现状 | 第13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于码本模型的背景建模 | 第15-24页 |
| ·背景建模概述 | 第15-16页 |
| ·经典的背景建模方法 | 第16-19页 |
| ·混合高斯模型背景建模法 | 第16-18页 |
| ·码本模型背景建模法 | 第18-19页 |
| ·基于码本的背景建模 | 第19-23页 |
| ·算法描述 | 第19-21页 |
| ·实验结果及分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 运动目标检测算法的GPU加速 | 第24-34页 |
| ·CUDA编程框架简介 | 第24-27页 |
| ·CUDA编程模型 | 第25-26页 |
| ·CUDA物理模型 | 第26-27页 |
| ·算法的GPU加速 | 第27-31页 |
| ·CUDA框架下GPU算法流程 | 第27-28页 |
| ·GPU算法描述 | 第28-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·GPU优化技术 | 第31-33页 |
| ·GPU优化技术概述 | 第31-32页 |
| ·优化后的实验结果及分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 GPU加速的多特征融合运动目标检测与分割 | 第34-44页 |
| ·LBP纹理基本概念 | 第34-36页 |
| ·多特征融合的背景减除算法 | 第36-39页 |
| ·背景模型的创建及初始化 | 第36-37页 |
| ·背景模型的匹配 | 第37页 |
| ·背景模型的更新 | 第37-38页 |
| ·前景融合 | 第38-39页 |
| ·GPU加速多特征融合的背景减除算法 | 第39-41页 |
| ·图像的存储与读取 | 第39-40页 |
| ·GPU端内核函数的设计 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 背景减除算法的应用开发 | 第44-57页 |
| ·系统需求分析 | 第44-45页 |
| ·软件的总体结构设计 | 第45-47页 |
| ·服务器端结构设计 | 第45-46页 |
| ·客户端结构设计 | 第46-47页 |
| ·主要任务与关键技术 | 第47页 |
| ·系统环境配置 | 第47-48页 |
| ·系统的具体实现 | 第48-52页 |
| ·服务器端模块具体实现 | 第48-51页 |
| ·客户端端模块具体实现 | 第51-52页 |
| ·系统的界面及功能示例 | 第52-56页 |
| ·服务器功能界面示例 | 第52-53页 |
| ·客户端功能界面示例 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-68页 |
