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基于CPU+GPU协同架构下的并行化多目标跟踪方法研究
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基于CPU+GPU协同架构下的并行化多目标跟踪方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-21页
　　　　1.1 课题的研究背景以及意义第15-16页
　　　　1.2 课题中的主要技术以及国内外研究现状第16-19页
　　　　　　　　1.2.1 目标运动模型及滤波技术的发展第16-17页
　　　　　　　　1.2.2 基于CPU+GPU的异构编程技术的发展第17-19页
　　　　1.3 论文的研究内容以及章节安排第19-21页
第二章 目标跟踪滤波方法第21-45页
　　　　2.1 引言第21页
　　　　2.2 目标运动模型第21-31页
　　　　　　　　2.2.1 匀速(CV)运动模型第21-22页
　　　　　　　　2.2.2 匀加速(CA)运动模型第22-23页
　　　　　　　　2.2.3 匀速转弯(CT)运动模型第23-24页
　　　　　　　　2.2.4 Singer模型第24-27页
　　　　　　　　2.2.5 Jerk模型第27-30页
　　　　　　　　2.2.6“当前”统计模型第30-31页
　　　　2.3 滤波与预测第31-41页
　　　　　　　　2.3.1 卡尔曼滤波(KF)第32-33页
　　　　　　　　2.3.2 扩展卡尔曼滤波(EKF)第33-35页
　　　　　　　　2.3.3 不敏卡尔曼滤波(UKF)第35-38页
　　　　　　　　2.3.4 交互式多模型算法(IMM)第38-41页
　　　　2.4 仿真分析第41-43页
　　　　2.5 本章小结第43-45页
第三章 基于新息回溯的修正卡尔曼滤波算法第45-57页
　　　　3.1 引言第45页
　　　　3.2 问题分析第45-47页
　　　　3.3 新息回溯的修正算法的准则设置方式第47-51页
　　　　　　　　3.3.1 判定准则第47-49页
　　　　　　　　3.3.2 修正准则第49-51页
　　　　3.4 算法流程及步骤第51-53页
　　　　3.5 仿真分析第53-55页
　　　　3.6 本章小结第55-57页
第四章 基于CPU+GPU的并行化目标跟踪处理第57-83页
　　　　4.1 引言第57页
　　　　4.2 CPU+GPU异构并行计算与CUDA基础第57-64页
　　　　　　　　4.2.1 GPU通用计算和体系架构第57-59页
　　　　　　　　4.2.2 英伟达Tesla K40c的硬件架构第59-61页
　　　　　　　　4.2.3 CPU+GPU协同处理架构第61-63页
　　　　　　　　4.2.4 CUDA架构及编程模型第63-64页
　　　　4.3 多目标跟踪处理系统设计第64-72页
　　　　　　　　4.3.1 航迹起始算法第61-68页
　　　　　　　　4.3.2 跟踪波门第68-69页
　　　　　　　　4.3.3 关联算法第69-72页
　　　　　　　　4.3.4 航迹管理第72页
　　　　4.4 基于CPU+GPU并行的多目标跟踪处理流程第72-79页
　　　　　　　　4.4.1 可并行性分析第72-73页
　　　　　　　　4.4.2 并行化处理方案设计第73-75页
　　　　　　　　4.4.3 数据形式第75-76页
　　　　　　　　4.4.4 模块的并行处理方式及接口设计第76-79页
　　　　4.5 仿真及分析第79-81页
　　　　4.6 本章小结第81-83页
第五章 总结与展望第83-85页
　　　　5.1 总结第83-84页
　　　　5.2 展望第84-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
作者简介第91-92页
　　　　基本情况第91页
　　　　教育背景第91-92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。
 
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