复杂环境下运动目标检测的并行算法研究与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 运动目标检测并行算法国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 GPU通用技术国内外研究现状 | 第18页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第18-20页 |
| 第二章 CUDA架构下的GPU通用计算及视频分析 | 第20-26页 |
| 2.1 CUDA架构下的GPU通用计算体系 | 第20-23页 |
| 2.1.1 GPU通用计算体系 | 第20-21页 |
| 2.1.2 CUDA架构平台 | 第21-23页 |
| 2.2 CUDA架构下的视频分析框架 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 静态背景下运动目标检测并行算法 | 第26-41页 |
| 3.1 静态背景下运动目标并行检测技术 | 第26-30页 |
| 3.1.1 帧差法并行描述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 背景差分法并行描述 | 第27-28页 |
| 3.1.3 光流法并行描述 | 第28-30页 |
| 3.2 自适应高斯混合背景建模并行算法 | 第30-36页 |
| 3.3 实验与分析 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 动态背景下运动目标检测并行算法 | 第41-62页 |
| 4.1 动态背景下运动目标检测算法概述 | 第41-42页 |
| 4.2 全局背景运动补偿 | 第42-47页 |
| 4.2.1 全局运动估计原理 | 第42-44页 |
| 4.2.2 全局运动参数模型 | 第44-47页 |
| 4.3 动态背景下基于运动补偿的并行检测算法 | 第47-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71页 |
