【摘 要】
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为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构（CUDA）的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形
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为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构（CUDA）的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元（GPU）的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值图像的过程,以及差分二值图像映射到稀疏脉冲耦合神经网络模型的过程均放GPU上执行,提高算法的计算效率;选择利用纹理存储和共享存储方式,提高数据的访问效率,降低算法的复杂度。实验结果表明,该算法对运动目标检测的准确性和实时性优于其它方法。
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