[发明专利]基于CUDA的深度时空信息融合的目标跟踪方法及系统在审
| 申请号： | 201810453563.4 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN108664935A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 许志明;瞿文政;潘志宏;倪伟传;刘少江;万智萍 | 申请（专利权）人： | 中山大学新华学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华仁联合知识产权代理有限公司 11588 | 代理人： | 苏雪雪 |
| 地址： | 510520 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于CUDA的深度时空信息融合的目标跟踪方法，包括以下步骤：通过图像采集装置获取图像帧，以相邻的两个图像帧中前一图像帧为匹配模板并传送至控制平台；通过基于CUDA的控制平台对匹配模板和后一帧图像进行检测，获取移动目标；控制平台对移动目标采用深度时空信息融合进行识别跟踪。本发明还公开了基于CUDA的深度时空信息融合的目标跟踪系统。本发明利用距离均值和匹配模板来重新定义移动事件，过滤噪声和其他干扰元素；利用图像帧间信息相关性特征，以及目标与周围环境存在的时空联系，得到精确的跟踪效果；本发明采用了GPU资源对系统进行加速处理，提高跟踪系统的运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 时空信息融合 控制平台 匹配模板 目标跟踪 移动目标 图像帧 目标跟踪系统 图像采集装置 后一帧图像 前一图像帧 跟踪系统 获取图像 加速处理 时空联系 移动事件 重新定义 跟踪 运算 噪声 过滤 传送 检测 | ||
【主权项】：
1.基于CUDA的深度时空信息融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：通过图像采集装置获取图像帧，以相邻的两个图像帧中前一图像帧为匹配模板并传送至控制平台；通过基于CUDA的控制平台对匹配模板和后一帧图像进行检测，获取移动目标；控制平台对移动目标采用深度时空信息融合进行识别跟踪。
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