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钟俊杰

作品数：3 被引量：1H指数：1
供职机构：华中科技大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇图形处理器
  • 3篇处理器
  • 2篇线程
  • 2篇线程级并行
  • 2篇编程
  • 2篇编程模型
  • 2篇GPU
  • 2篇并行编程
  • 2篇并行编程模型
  • 2篇流计算
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇优化设计
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇目标检测
  • 1篇建模算法
  • 1篇GPU并行

机构

  • 3篇华中科技大学

作者

  • 3篇钟俊杰
  • 2篇余胜生
  • 2篇张爱华
  • 2篇郭红星

传媒

  • 1篇第21届全国...

年份

  • 2篇2012
  • 1篇2011
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
自适应混合高斯背景建模算法的GPU并行优化研究
运动目标检测是视频跟踪和分析的基础，其中一个首要而关键的任务是从视频序列中确定运动目标。背景消减法是目前确定运动目标最常用的方法，其核心是将当前包含运动目标的视频帧和一个背景参考帧相差，将其中差值较大的像素区域标记为运动...
钟俊杰
关键词：运动目标检测建模算法GPU并行图形处理器优化设计
文献传递
自适应混合高斯背景建模算法的GPU并行优化
通过利用GPU 平台上的CUDA 编译环境，从线程级并行和异步流处理并行两个方面对自适应混合高斯背景建模算法进行并行优化。线程级并行化主要是利用CUDA 的内核函数(kernel)，将原算法里的每一个像素的背景更新过程映...
郭红星钟俊杰余胜生张爱华
关键词：图形处理器流计算线程级并行并行编程模型
文献传递
自适应混合高斯背景建模算法的GPU并行优化
通过利用GPU平台上的CUDA编译环境,从线程级并行和异步流处理并行两个方面对自适应混合高斯背景建模算法进行并行优化。线程级并行化主要是利用CUDA的内核函数(kernel),将原算法里的每一个像素的背景更新过程映射到G...
郭红星钟俊杰余胜生张爱华
关键词：图形处理器流计算线程级并行并行编程模型
文献传递
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