[发明专利]一种基于多GPU的全景实时视频流处理方法及装置

说明书

本发明提出了一种基于多GPU的全景实时视频流处理方法及装置，包括：并行获取多路待拼接视频图像，得到当前批次视频图像，其中每路待拼接视频图像中的每一帧视频图像均有帧标记；将所述当前批次视频图像分配至多个GPU中，其中，将属于同一帧标记的多路视频图像分配至同一个GPU中进行拼接；获取当前批次拼接后的视频图像，将所述拼接后的视频图像按照所述帧标记进行排序并推送。本发明中对于每一帧视频图像的全景拼接计算始终在一块GPU中执行，这种方式减少了拼接计算与GPU数量的依赖，并且该方法可以很容易拓展到任意数量的GPU计算平台中，实现多GPU架构并发运算，解决了高分辨率拼接运算不及时的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于多GPU的全景实时视频流处理方法及装置。

背景技术

伴随着计算机、电子技术的迅速发展，整个处理器计算速度和存储量都有飞速增加，逐步满足计算机视觉技术的实现。图像拼接技术作为图像处理、计算机视觉的一个重要研究方向，已广泛应用于机器人视觉系统、医学图像处理、监控视频等领域。

关于高分辨率视频图像拼接过程中，均需对图像系列进行图像配准、最佳缝合线搜索、融合等步骤最终形成一张无缝的大视场图像。单帧视频图像拼接计算量较大，大多采用并行计算的方法进行加速。目前在单块高性能的GPU 上可以实现4K(4096*2048)分辨率的全景视频的实时拼接的质量。但是，在全景播放器中，即使4K的全景视频，用户视窗在某一个视角只是显示全景的一部分，因此视窗中的分辨率只有大约4K的六分之一。当在全景视窗中的分辨率达到2K或者更高时，全景的分辨率会达到12K，甚至16K。目前，国内外单块GPU的全景视频实时拼接尚未支持12K～16K甚至更高的分辨率。多 GPU的协同拼接计算成为解决高分辨率视频图像实时拼接的途径之一。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种基于多GPU的全景实时视频流处理方法及装置。

本发明提供的基于多GPU的全景实时视频流处理方法，包括以下步骤：

并行获取多路待拼接视频图像，得到当前批次视频图像，其中每路待拼接视频图像中的每一帧视频图像均带有帧标记；

将属于同一帧标记的多路视频图像分配至同一GPU，将所述当前批次视频图像分配至多个GPU中，同时获取下一批次视频图像；

获取当前批次拼接后的视频图像，将所述拼接后的视频图像按照所述帧标记进行排序并推送。

本发明还提供了一种基于多GPU的全景实时视频流处理装置，包括：

所述获取模块，用于并行获取多路待拼接视频图像，得到当前批次视频图像，其中每路待拼接视频图像中的每一帧视频图像均带有帧标记；

所述分配模块，用于将属于同一帧标记的多路视频图像分配至同一GPU，将所述当前批次视频图像分配至多个GPU中；

所述排序模块，用于获取当前批次拼接后的视频图像，将所述拼接后的视频图像按照所述帧标记进行排序并推送。

本发明有益效果如下：

本发明实施例中对于每一帧视频图像的全景拼接计算始终在一块GPU中执行，这种方式减少了拼接计算与GPU数量的依赖，并且该方法可以很容易拓展到任意数量的GPU计算平台中，同时采用GPU/CUDA并行处理技术，通过对GPU的扩展，实现多GPU架构并发运算，解决了高分辨率拼接运算不及时的问题，可以实时完成拼接融合与编码。

附图说明

图1是本发明方法实施例的基于多GPU的全景实时视频流处理方法的流程图；

图2是本发明装置实施例的基于多GPU的全景实时视频流处理装置的结构示意图；

图3为实例1中每批次的视频数据处理的流程；