基于背景建模的TBB和CUDA并行策略研究的開題報告

基于背景建模的TBB和CUDA并行策略研究的開題報告一、選題背景隨著計算機視覺技術的快速發(fā)展，背景建模技術在近年來得到了廣泛的應用。背景建模是一種重要的圖像處理方法，它通過對目標場景中的傳統(tǒng)靜態(tài)背景進行建模，來檢測出圖像序列中的移動目標。在傳統(tǒng)的背景建模算法中，如基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）和自適應背景模型（AdaptiveBackgroundModel，ABM），由于單幀圖像數(shù)據(jù)量巨大，因而算法的處理時間較長。而且由于背景建模算法需要處理的視頻數(shù)據(jù)量較大，使得計算機對其處理速度越來越無法滿足實時要求。因此，將背景建模算法與并行計算結合起來成為一種解決方案。二、研究目的及意義為了提高背景建模算法的處理速度，本文擬研究基于TBB和CUDA并行策略的背景建模算法，并通過實驗對比結果來驗證并行策略在背景建模系統(tǒng)中的有效性與可行性，提供一種高效的背景建模算法實現(xiàn)方式。三、研究內(nèi)容本研究主要擬從以下幾個方面入手：1.剖析背景建模算法的原理，以及在傳統(tǒng)背景建模算法中普遍存在的問題，例如算法處理速度較慢等；2.研究并探討TBB和CUDA并行計算技術，并考慮將其應用于背景建模算法中，從而提高其處理速度；3.構建基于TBB和CUDA并行計算技術的背景建模算法；4.通過實驗對比結果來驗證并行策略在背景建模系統(tǒng)中的有效性與可行性。四、研究方法1.分析TBB和CUDA并行計算技術的工作原理以及應用場景；2.分析背景建模算法的工作原理以及傳統(tǒng)背景建模算法存在的問題；3.構建基于TBB和CUDA并行計算技術的背景建模算法；4.運用OpenCV和CUDA開發(fā)環(huán)境等軟件工具，進行對比實驗。五、預期成果通過本研究，將背景建模算法與并行計算技術相結合，實現(xiàn)基于TBB和CUDA并行策略的背景建模算法，從而能夠較為有效地提高算法的處理速度。并通過實驗結果對比，驗證并行策略在背景建模系統(tǒng)中的可行性和實用價值。六、研究進度安排第一周：文獻調(diào)研與整理，研究TBB和CUDA技術。第二周：分析傳統(tǒng)背景建模算法的問題，并探討利用TBB和CUDA的并行計算技術來解決問題的可行性。第三周：設計并構建基于TBB和CUDA的背景建模算法，并分析算法的性能和應用場景。第四周：進行實驗對比，并對實驗結果進行分析和總結，提出改進建議和未來改進方向。第五周：撰寫論文，并進行最終的修改和定稿。七、論文結構安排1.緒論：介紹背景建模技術的基本概念和研究意義。2.背景建模算法研究既有方法：介紹傳統(tǒng)背景建模算法及其存在的問題。3.TBB并行策略研究：介紹TBB并行計算技術的原理和應用場景。4.CUDA并行策略研究：介紹CUDA并行計算技術的原理和應用場景。5.基于TBB和CUDA的背景建模算法：構建背景建模算法的并行計算模型。6.實驗對比與