[发明专利]一种基于多处理器的目标跟踪处理方法在审
申请号: | 201910329474.3 | 申请日: | 2019-04-23 |
公开(公告)号: | CN110120063A | 公开(公告)日: | 2019-08-13 |
发明(设计)人: | 赵尔鑫 | 申请(专利权)人: | 深圳市道通智能航空技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06F15/16;G06T1/20 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 李博洋 |
地址: | 518055 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 特征点 目标跟踪 处理器 原始图像数据 多处理器 金字塔 跟踪 图像金字塔 向量寄存器 并行运算 处理数据 分辨率层 负载均衡 光流计算 精度要求 提取图像 系统整体 运行效率 实时性 多核 光流 独立性 限量 分配 优化 | ||
1.一种基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,包括:
获取需进行目标跟踪的原始图像数据,并根据所述原始图像数据建立图像金字塔,并提取所述图像金字塔中各个分辨率层的需跟踪的特征点;
根据处理器处理数据的上限量及所述需跟踪的特征点的数量,确定所需处理器的数量;
根据所述所需处理器的数量将所述需跟踪的特征点分配给多个处理器进行光流计算。
2.根据权利要求1所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,所述多个处理器包括CPU及多个DSP,所述根据处理器处理数据的上限量及所述需跟踪的特征点的数量,确定所需处理器的数量的步骤,包括:
获取所述图像金字塔各个分辨率层的需跟踪的特征点的总数量;
获取每个DSP处理数据的上限量;
根据需跟踪的特征点数量及每个DSP处理数据的上限量,确定所需DSP的数量及CPU处理需跟踪的特征点的数据量。
3.根据权利要求2所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,所述根据需跟踪的特征点数量及每个DSP处理数据的上限量,确定所需DSP的数量及CPU处理需跟踪的特征点的数据量的步骤,包括:
将所述需跟踪的特征点的总数量除以每个DSP处理数据的上限量,获取商及余数,判断余数是否为0;
当余数为0,所需DSP数量为商的数量,CPU处理需跟踪的特征点的数据量为0;
当余数不为0时,所需DSP数量为商加一的数量,CPU处理需跟踪的特征点的数据量为0。
4.根据权利要求2所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,所述根据需跟踪的特征点数量及每个DSP处理数据的上限量,确定所需DSP的数量及CPU处理需跟踪的特征点的数据量的步骤,包括:
将所述需跟踪的特征点的总数量除以每个DSP处理数据的上限量,获取商及余数,判断商是否大于DSP的实际数量;
当商大于DSP的实际数量时,CPU处理需跟踪的特征点数据量为DSP处理需跟踪的特征点数据量之外的数据量。
5.根据权利要求4所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,
当商小于DSP的实际数量时且余数为0时,所需DSP的数量商的数量;
当商小于DSP的实际数量时且余数不为0时,所需DSP的数量为商的数量加一。
6.根据权利要求1所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,
当商等于DSP的实际数量时,所需DSP的数量为实际数量。
7.根据权利要求1所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,从分辨率最小的金字塔层的特征点开始分配给多个处理器进行光流计算。
8.根据权利要求1所述的基于多处理器的目标跟踪处理方法,其特征在于,所述根据所述所需处理器的数量将所述需跟踪的特征点分配给多个处理器进行光流计算的步骤,包括:
每个处理器计算分配到当前帧图像当前金字塔层的每个特征点与预设窗口的插值子像素;
计算所述预设窗口所有像素第一方向的一阶导数、第二方向的一阶导数以及空间梯度矩阵,所述第一方向、第二方向相互垂直;
对下一帧图像信息进行迭代计算每个特征点与预设窗口的插值子像素;
根据当前帧图像与上一帧图像窗口内每个特征点与预设窗口的插值子像素,计算每个特征点对应的像素值误差;
根据所述每个特征点对应的像素值误差及上一帧图像第一方向的一阶导数和第二方向的一阶导数获取残差矩阵;
根据所述空间梯度矩阵和所述残差矩阵获取每个特征点坐标值偏移量;
判断每个特征点坐标值偏移量是否小于预设阈值;
当所述每个特征点坐标值偏移量小于预设阈值时,更新每个特征点坐标,进行下一金字塔层的计算。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市道通智能航空技术有限公司,未经深圳市道通智能航空技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910329474.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。