[发明专利]一种基于GPU平台的Haar检测目标方法有效
| 申请号： | 201510476204.7 | 申请日： | 2015-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN105160349B | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 曹泉;李玲 | 申请（专利权）人： | 深圳市哈工大交通电子技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 王红俊;常亚春 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GPU平台的Haar检测目标方法，包括：(1)为CPU和GPU申请所需的内存空间，读取分类器模型，固定检测框大小，计算所有尺度的缩放尺寸信息，并将数据传给GPU；(2)计算积分图和平方积分图，并得到不同尺度对应的标准差值图；(3)对所有的积分图和标准差值图进行前端的haar分类器模型检测，并将结果传给主机，由此确定剩余haar分类器模型所需要启动的线程；(4)通过弱分类器并行处理方式对需要用haar分类器模型较后端的分类器进行处理的检测框进行检测；(5)对检测框进行合并处理，得到检测目标。本发明利用GPU对现有的haar目标检测算法进行综合优化，具有很高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gpu 平台 haar 检测 目标 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于GPU平台的Haar检测目标方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化系统：为CPU和GPU申请所需的内存空间，读取分类器模型文件信息，固定检测框大小，计算所有尺度的缩放尺寸信息，并将数据传输到GPU设备上；(2)计算积分图和平方积分图，并对其进行不同尺度的缩放，得到不同尺度对应的标准差值图；(3)对所有的积分图和标准差值图进行前端的haar分类器模型的检测，并将检测结果回传给主机，由此确定剩余haar分类器模型所需要启动的线程；(4)通过弱分类器并行处理方式对需要用haar分类器模型较后端的分类器进行处理的检测框进行检测；且弱分类器并行处理方式具体为：将所有尺度的检测框合并在一起，为每一个检测框分配一个线程格，并为线程格里的每个线程平均分配弱分类器；(5)对检测框进行合并处理，得到检测目标。
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