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基于嵌入式GPU的红外弱小目标检测算法
被引量：
5
1
作者
范鹏程
张卫国
+4 位作者
刘万刚
张卫
黄维东
刘国栋
徐晓枫
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1089-1095,共7页
红外弱小目标的目标像素少,目标对比度低,成像帧率高,图像数据量大,检测实时性强。针对红外弱小目标检测算法适合于GPU并行计算的特点,对其在嵌入式GPU平台Jetson TX2上进行了并行优化实现。在检测算法设计、内存访问、调试优化3个方面...
红外弱小目标的目标像素少,目标对比度低,成像帧率高,图像数据量大,检测实时性强。针对红外弱小目标检测算法适合于GPU并行计算的特点,对其在嵌入式GPU平台Jetson TX2上进行了并行优化实现。在检测算法设计、内存访问、调试优化3个方面进行了优化设计。实验结果表明,对640×480像素分辨率的红外视频,并行优化后的目标检测算法能够在10 ms内完成计算,满足实时处理需求。
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关键词
红外弱小目标检测
零均值高斯核
GPU
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职称材料
题名
基于嵌入式GPU的红外弱小目标检测算法
被引量：
5
1
作者
范鹏程
张卫国
刘万刚
张卫
黄维东
刘国栋
徐晓枫
机构
西安应用光学研究所
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1089-1095,共7页
文摘
红外弱小目标的目标像素少,目标对比度低,成像帧率高,图像数据量大,检测实时性强。针对红外弱小目标检测算法适合于GPU并行计算的特点,对其在嵌入式GPU平台Jetson TX2上进行了并行优化实现。在检测算法设计、内存访问、调试优化3个方面进行了优化设计。实验结果表明,对640×480像素分辨率的红外视频,并行优化后的目标检测算法能够在10 ms内完成计算,满足实时处理需求。
关键词
红外弱小目标检测
零均值高斯核
GPU
Keywords
infrared weak small target detection
zero-mean Gaussian kernel
GPU
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于嵌入式GPU的红外弱小目标检测算法
范鹏程
张卫国
刘万刚
张卫
黄维东
刘国栋
徐晓枫
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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