共享存储并行多目标跟踪-中国学术期刊网络出版总库

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共享存储并行多目标跟踪

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【英文篇名】	Shared-memory parallel multi-target tracking
【下载频次】	★★★
【作者】	王孝刚; 吴晓娟; 周鑫; 张小燕;
【英文作者】	WANG Xiao-gang; WU Xiao-juan; ZHOU Xin; ZHANG Xiao-yan(School of Information Science and Engineering; Shandong University; Jinan Shandong 250100; China);
【作者单位】	山东大学信息科学与工程学院;
【文献出处】	计算机应用 , Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2008年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	多目标跟踪; 粒子滤波; 共享存储并行编程;
【英文关键词】	multi-target tracking; particle filtering; shared-memory parallel programming;
【摘要】	高度的运算复杂性制约了粒子滤波在实际的多目标视频跟踪系统中的应用。为克服性能瓶颈,探索了一种基于OpenMP共享存储并行编程模型的粗粒度并行多目标跟踪系统的实现方法。在共享变量中维护被跟踪目标的列表,每一个目标用一个独立的粒子滤波器进行跟踪。根据处理单元的数目确定线程数量和每个线程跟踪的目标数量。与对应的串行版本相比,该并行系统将可实时跟踪的目标数目由2个增加到了8个,具有更大的实用价值。
【英文摘要】	The application of particle filtering in real video-based multi-target tracking systems is limited because of its high computational complexity.To overcome the efficiency bottleneck,a coarse-grained parallel multi-target tracking implementation based on the OpenMP-specified shared-memory parallel programming model was explored.A list of tracked targets was maintained in a shared variable,and each target was tracked by an independent particle filter.The number of threads and the number of targets tracked by ...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(60675024)
【更新日期】	2008-09-26
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言当前,粒子滤波算法成为视频跟踪领域研究的热点。与传统的卡尔曼滤波器不同,粒子滤波器能有效解决非线性/非高斯(non linear/non-Gaussian)条件下的密度估计问题,因而在信号处理的很多领域都得到了广泛的应用。文献[1]中第一次将粒子滤波器结合参数化轮廓模型引入到视频跟

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