GPU 并行实现多特征融合粒子滤波目标跟踪算法

• 作 者: 赵嵩 徐彦 曹海旺 杨恒
• 机 构: 郑州航空工业管理学院,郑州铁路职业技术学院,西安应用光学研究所
• 出 处: 微电子学与计算机
• 发表日期: 2015年09期
• 关键词: 目标跟踪 粒子滤波 多特征融合 GPU 并行 object trackingparticle filtermultiple feature fusionGPU
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（71371173）,航空科学基金资助项目（2012zc55006）

提出了一种多特征融合粒子滤波跟踪算法,并利用GPU(Graphic Processing Unit)技术对算法进行了并行优化.针对单一特征描述目标模型的缺陷,此算法采用了具有互补性的灰度与梯度直方图特征建立目标模型,从而提高粒子滤波算法跟踪的稳定性和精度.同时,针对粒子滤波计算量大的缺点,此算法对粒子滤波进行了基于GPU的并行优化设计和实现,从而提升跟踪算法的计算速度.可以满足算法的实时性应用.