[发明专利]一种使用GPU加速的实时行人检测系统

摘要

一种使用GPU加速的实时行人检测系统，包括GPU设备，采用开源工具ffmpeg将接入的视频流进行解码，此时格式为RGB的视频存数据位于内存中，在采用多核混序拷贝将内存中的数据传输至GPU设备内存中，而后将位于GPU设备内存中的待识别图像数据进行多尺度缩放，最后对每一个尺度的待识别图像加载GPU加速检测算法，进行实时行人检测；能够快速、准确对视频中出现的人进行检测，有效降低防卫人员的工作量。

主权项

一种使用GPU加速的实时行人检测系统，其特征在于，包括GPU设备，采用开源工具ffmpeg将接入的视频流进行解码，此时格式为RGB的视频存数据位于内存中，在采用多核混序拷贝将内存中的数据传输至GPU设备内存中，而后将位于GPU设备内存中的待识别图像数据进行多尺度缩放，最后对每一个尺度的待识别图像加载GPU加速检测算法，进行实时行人检测，具体步骤如下：1)训练行人检测模型①数据集使用INRIA数据集，INRIA数据集中用来训练的正样本有2416张，1218张负样本；②建立分类器在训练阶段，使用所有的正样本形成规模为2416的训练集P和规模为1218的负样本N1，令NT←N1使用P∪NT训练得到一个线性SVM分类器H1；使用SVM分类器H1检测所有的负样本N1，将误识别为正样本的负样本称为难例，记为Nhard，令NT←NT∪Nhard，此过程称之为Bootstrap流程，并重复识别难例这个流程，直到难例的数量为0，最终得到的线性SVM分类器记为HLIN；对于非线性HIK‑SVM，同样使用上述Bootstrap流程方法训练，最终得到非线性SVM分类器记为HHIK；2)GPU加速检测算法采用中心变换直方图特征结合CT变换对训练行人检测模型的样本图片进行检测，通过比较像素点与其周围像素灰度值的大小计算，计算方法如下：326496326496323296→11010110→(11010110)2→CT=214]]>使用高宽分辨率为36x108的检测窗口，将训练行人检测模型中的每个样本图片划分9x4个块与邻近的2x2个块组成一个超级块，并提取每一个超级块的中心变换直方图特征，每一个检测窗口合计有8x3＝24个超级块，故每一检测窗口将形成256x24＝6144维的特征向量，每一个超级块形成一个1x256的中心变换直方图；将采集的训练行人检测模型样本图片进行灰度化处理得灰度图，在灰度图的基础上进行sobel变换；待sobel变换后，继而进行CT变换得CT变换图，在CT变换图上加载GPU加速检测算法；假设一个w∈R6144的线性SVM分类器，并将其按照从左到右，自上而下的顺序将w分割24个wi,j∈R256,i≤i≤8,1≤j≤3对应于每一个超级块，给定一个训练行人检测模型中的样本图片，宽高分辨率为108x36，根据下式的正负判断是否包含行人：wTf=Σi=18Σj=13wi,jTfi,j≥0.---(1)]]>(h,w)表达一个检测窗口，(hs,ws)＝(h/9,w/4)表示一个块，则一个超级块为(2hs,2ws)，给定一张训练行人检测模型中的样本图片I，S表示其sobel边缘图，S的CT变换图用C表示，对于左上角坐标为(t,l)的检测窗口，式(1)为：wTf=Σi=18Σj=13Σx=22hs-1Σy=22ws-1wi,jC(t+(i-1)hs+x,l+(j-1)ws+y),---(2)]]>其中，是第k个元素，C(x,y)是CT变换图C的一个像素点的值，x为2～2hs‑1，以移除超级块的边界；接下来创建多张辅助图Ai,j,1≤i≤8,1≤j≤3，辅助图的尺寸与训练行人检测模型中的样本图片I相同，设辅助图Ai,j位于(x,y)处的像素值为：Ai,jx,y=wi,jC(x,y),---(3)]]>于是式(2)为：wTf=Σi=18Σj=13(Σx=22hs-1Σy=22ws-1Ai,jt+(i-1)hs+x,l+(j-1)ws+y),---(4)]]>使用积分图技巧，式(4)中括号的部分仅需3次算术操作，因此式(4)的计算复杂度为0(1)；使用一张辅助图计算式(4)，从而不需要显式地计算出每一个位置对应的特征f，具体方法如下，定义唯一一个辅助图A，A(x,y)=Σi=1nxΣj=1nywi,jC((i-1)hs+x,(j-1)ws+y),---(5)]]>其中，nx＝8,ny＝3.故wTf为：A(x,y)=Σx=22hs-12Σy=22ws-1A(t+x,l+y).---(6)]]>式(6)的计算只需要一张辅助图，实践发现式(6)的计算速度快于式(4)的计算3～4倍，这是检测系统实现实时性的重要一环；3)将GPU加速检测算法应用于实时视频流采用滑窗方式对待识别图像进行行人检测时，真实行人附近将出现大量的响应，这些响应被具体化为统一尺度下的矩形框，而虚假的目标则不会出现，根据此现象，制定后处理原则，即可快速地、准确地检测出行人。