文件名称：大尺寸动态视觉测量系统的并行加速.caj
文件大小：333KB
文件格式：CAJ
更新时间：2022-08-21 11:06:24
文章
大尺寸动态视觉测量系统的并行加速，由于现有以大数据量和计算量为基础的大尺寸动态视觉测量系统处理速度较慢 ， 本文建立了一个高速大尺寸动态 视觉测量系统 ， 并对该系统涉及的特征点中心定位 、 编码点识别 、 相机定向等算法进行了并行化研究 。 首先 ， 分析了在不 同测量条件下各个主要算法的时间消耗情况及每个主要算法的并行性 ； 然后 ， 对常规的特征点中心定位和编码点识别算 法做了介绍 ， 分别提出了特征点中心并行快速定位和编码点并行快速识别算法 ， 并详细说明了这两种并行快速算法的实 现原理 。 最后 ， 针对大量原子操作的问题 ， 提出了线程束集体原子操作的优化方法 。 实验结果表明 ： 在不损失定位精度 和识别率的前提下 ， 图像中包含 ３００ 个点时的并行方案比串行方案的时间开销减少了 ４２％，当点数达到 ２０ ０００ 时 ， 时间 开销减少 ９１％ 以上 。 实验显示提出的并行设计方案有效地提高了处理速度 ， 解决了大尺寸动态视觉测量系统实时性差 的问题 。