广义霍夫变换在多目标检测领域的应用及优化

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分析了广义霍夫变换(GHT)的原理及在目标检测领域的已有研究,在原单目标检测的基础上,加入了多个相似目标物体检测与计数的能力,根据阈值的设定,能够快速准确地从图像中同时识别出多个目标物体,并记录下各目标物体的相关位置信息。利用GPU对GHT算法进行加速,充分挖掘算法各个步骤的潜在并行性,并结合GPU中的各种存储器优化方法,合理安排各存储器的存储数据,实验结果表明,GPU极大提升了算法的运行速度。
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