基于背景建模的TBB和CUDA并行策略研究的開題報(bào)告

基于背景建模的TBB和CUDA并行策略研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，背景建模技術(shù)在近年來得到了廣泛的應(yīng)用。背景建模是一種重要的圖像處理方法，它通過對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景中的傳統(tǒng)靜態(tài)背景進(jìn)行建模，來檢測(cè)出圖像序列中的移動(dòng)目標(biāo)。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(yīng)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(shí)間較長(zhǎng)。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(jì)算機(jī)對(duì)其處理速度越來越無法滿足實(shí)時(shí)要求。因此，將背景建模算法與并行計(jì)算結(jié)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(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果來驗(yàn)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(shí)現(xiàn)方式。三、研究?jī)?nèi)容本研究主要擬從以下幾個(gè)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(jì)算技術(shù)，并考慮將其應(yīng)用于背景建模算法中，從而提高其處理速度；3.構(gòu)建基于TBB和CUDA并行計(jì)算技術(shù)的背景建模算法；4.通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果來驗(yàn)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(jì)算技術(shù)的工作原理以及應(yīng)用場(chǎng)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(gòu)建基于TBB和CUDA并行計(jì)算技術(shù)的背景建模算法；4.運(yùn)用OpenCV和CUDA開發(fā)環(huán)境等軟件工具，進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。五、預(yù)期成果通過本研究，將背景建模算法與并行計(jì)算技術(shù)相結(jié)合，實(shí)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(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證并行策略在背景建模系統(tǒng)中的可行性和實(shí)用價(jià)值。六、研究進(jìn)度安排第一周：文獻(xiàn)調(diào)研與整理，研究TBB和CUDA技術(shù)。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(jì)算技術(shù)來解決問題的可行性。第三周：設(shè)計(jì)并構(gòu)建基于TBB和CUDA的背景建模算法，并分析算法的性能和應(yīng)用場(chǎng)景。第四周：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，提出改進(jìn)建議和未來改進(jìn)方向。第五周：撰寫論文，并進(jìn)行最終的修改和定稿。七、論文結(jié)構(gòu)安排1.緒論：介紹背景建模技術(shù)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(jì)算技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。4.CUDA并行策略研究：介紹CUDA并行計(jì)算技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。5.基于TBB和CUDA的背景建模算法：構(gòu)建背景建模算法的并行計(jì)算模型。6.實(shí)驗(yàn)對(duì)比與