基于粒子滤波的舰船目标跟踪及其GPU加速

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雅宝题库解析：
可见光、红外等光电侦察系统在预警探测、情报侦察、精确打击等各个领域得到了广泛的应用。使用高清高帧频数字摄像机的舰载光电侦察系统实时采集海面舰船视频数据，对舰船目标进行自动检测、跟踪，由于视频数据量巨大，需要研究稳定、高效、实时的处理方法。本文着眼于舰载光电侦察系统目标跟踪的实际需要，选取粒子滤波作为视频目标跟踪算法。其核心思想是用一组离散的随机采样点来近似目标状态向量的后验概率密度函数，在解决非高斯、非线性题目时具有良好的精确性和鲁棒性，但计算代价巨大。针对粒子滤波算法的舰船目标跟踪，论文从算法自身特点与算法运行的硬件平台两方面展开研究，解决了算法的高速实现题目。首先，针对粒子滤波算法框架，详细介绍了粒子滤波用于视频运动目标跟踪的流程，分析了基于空域和频域的特征提取方法，探讨了基于多种目标特征描述方式的可行性，提出了一种基于均值偏移的重要性采样策略，提高了对视频目标跟踪的精确性。其次，针对粒子滤波算法特点，深入研究了GPU的逻辑模型和编程模型，提出基于GPU的并行粒子滤波算法，主要包括算法层面上的并行化和硬件层面上的并行计算，逐一拆分粒子滤波算法的每一过程，对每一个过程均进行了并行优化。在GPU上实现了粒子滤波算法，提高了目标跟踪的速度，在1080P高清视频上实现了50帧/秒的速度，满足高速实时处理的要求。最后，使用CUDA软件环境、CC++语言设计开发了一个功能完整、扩展性强的GPU视频处理平台。实现了三种具有代表性的图像处理算法，均值偏移目标跟踪、H.264图像压缩、Wallis滤波图像增强等均能满足实时处理要求，为将来GPU视频处理用于工程实践奠定了基础。