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基于嵌入式GPU的pyramid LK光流法高速计算方法研究
文献摘要：
在嵌入式计算平台上实现双向约束LK金字塔高精度光流的实时计算,是该算法能否应用于自动驾驶等场景的重要影响因素.为了实现该目的,提出了基于网格划分的特征提取方法及新的双向约束方法;然后设计了动态窗口的金字塔模型,解决了光流计算过程中的负载不均衡问题;最后通过降低计算位宽,使得整体性能获得进一步提升.实验结果表明:在Jetson TX2 上,针对真实场景所用的720P视频,所提出方法的性能比OpenCV 的GPU版本提升了4.1 倍,达到30 fps 以上;将采用该方法的SLAM 系统成功应用于车载场景并在真实环境中测试,使得系统的性能达到了28 fps.新方法有效地提升了位姿和点云的精度,较好地满足了车载场景的实时处理需求.
文献关键词：
LK光流;嵌入式GPU;CUDA;SLAM;并行计算
中图分类号：
作者姓名：
孙瑞鑫;朱国梁;谢双镱;郭雪亮;柴志雷
作者机构：
江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122;无锡先进技术研究院,江苏无锡214125;驭势(上海)汽车科技有限公司,上海201807;江苏省模式识别与人工智能工程实验室,江苏无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]孙瑞鑫;朱国梁;谢双镱;郭雪亮;柴志雷-.基于嵌入式GPU的pyramid LK光流法高速计算方法研究)[J].计算机应用研究,2022(07):1966-1972
A类：
B类：
GPU,pyramid,LK,光流法,高速计算,嵌入式计算,计算平台,双向约束,塔高,实时计算,自动驾驶,网格划分,约束方法,动态窗口,金字塔模型,光流计算,均衡问题,整体性能,Jetson,TX2,真实场景,720P,性能比,OpenCV,fps,SLAM,成功应用,车载,真实环境,位姿,点云,实时处理,CUDA,并行计算
AB值：
0.521636
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