[发明专利]面向可穿戴设备的跟踪与匹配并行计算方法

摘要

本发明针对增强现实跟踪与匹配问题提出一种面向可穿戴设备的跟踪与匹配并行计算方法。本发明采用SCAAT-EKF特征跟踪技术，对可穿戴设备中的多传感器进行互补式融合数据采集，能够有效避免数据冲突。同时利用基于双核CPU+GPU群核多通道的运算策略，在GPU内进行基于Harris算法的角点检测和提取，并使用双核CPU进行P-KLT跟踪和匹配计算，从而实现算法快速并行处理。发明涉及的计算方法主要包括以下五个方面：面向可穿戴设备的混合跟踪与特征提取、自然特征无标记目标的特征点精确提取、基于GPU并行进程机制实现对Harris角点的检测、基于CPU的P-KLT并行特征跟踪算法、二次匹配优化算法。该发明实现了可穿戴设备传感器和视觉跟踪与匹配的结合，在增强现实三维注册方面具有广阔前景。

主权项

一种面向可穿戴设备的跟踪与匹配并行计算方法，其特征在于，面向可穿戴设备的混合跟踪与特征提取、自然特征无标记目标的特征点精确提取、基于GPU并行进程机制实现对Harris角点的检测、基于CPU的P‑KLT并行特征跟踪算法、二次匹配优化算法等五个流程，其中：(1)提出一种面向可穿戴设备的混合跟踪与特征提取技术，保证多跟踪器的实时性数据采集和避免数据冲突；(2)Harris角点检测CRF优化方法，对CRF算法进行改进，完成自然特征无标记目标的特征点精确提取；(3)基于GPU并行进程机制实现对Harris角点的检测，侧重阐述了在多设备控制条件下Harris角点检测并行算法的实现方法；(4)基于CPU的P‑KLT并行特征跟踪算法，给出相邻帧中特征点的位移偏差；(5)二次匹配优化算法，采用BGNCC初始粗匹配和RANSAC精匹配提高匹配鲁棒性。