基于GPU的高速铁路扣件实时探测技术-中国学术期刊网络出版总库

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基于GPU的高速铁路扣件实时探测技术

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【英文篇名】	GPU Based Real-Time Fastener Detection on High-Speed Railway
【下载频次】	★★★☆
【作者】	王梦雪; 陶卫; 杨金峰; 吴芳; 赵辉; 王卫东; 任盛伟;
【英文作者】	WANG Meng-xue1; TAO Wei1; YANG Jin-feng1; WU Fang1; ZHAO Hui1WANG Wei-dong2; REN Sheng-wei2(1.School of Electronic Information and Electrical Engineering; Shanghai Jiaotong University; Shanghai 200240; China; 2.China Academy of Railway Science; Beijing 100081; China);
【作者单位】	上海交通大学电子信息与电气工程学院; 中国铁道科学研究院;
【文献出处】	大连交通大学学报 , Journal of Dalian Jiaotong University, 编辑部邮箱 2011年 06期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像模式识别算法; GPU; 加速比;
【英文关键词】	orientation field algorithm; graphics processor unit(GPU); speed-up;
【摘要】	针对传统的图像模式识别算法提出一种GPU加速新方法,结合对CUDA架构的分析,通过充分利用GPU优秀的并行计算能力和高存储器带宽提高图像处理速度.分别对不同大小及不同批数量(单次处理图像数)的图像进行识别处理,并对其进行了多种优化,实验证明相同算法在GPU上的实现与CPU相比处理速度最高提升了600倍左右,达到了平均每幅图优于2 ms的处理速度.此项技术已成功应用于高速铁路扣件在线探测,为高速铁路安全信息在线监测提供了新的有效的手段和方法.
【英文摘要】	A new acceleration method based on GPU for the traditional pattern recognition algorithm is proposed,and the CUDA architecture is analyzed.The excellent parallel computing capability and high memory bandwidth of GPU are utilized to enhance the image processing speed.Different resolutions and numbers of images are also used to test the algorithm efficiency with a variety of optimizations.Experiments show that this algorithm is so efficient that the CPU-GPU speed-up can reach about 600 times,and the processin...
【基金】	国家863重点计划资助项目(2009AA110300)
【更新日期】	2012-02-27
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言扣件在铁路系统起到固定铁轨的重要作用.而现今,扣件检测主要依靠的是铁路工人的沿线排查,速度慢效率低.特别是近年来高速铁路的兴起,其封闭环境更增加了人工巡检的难度[1].目前国际上对此常用的解决方案多为视觉自动化检测技术,即在巡检车上挂载高速相机,拍摄扣件图片,对

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