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中国农机化学报

中国农机化学报 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (2): 193-199.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.02.32

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基于嵌入式GPU架构的并行形状特征提取算法优化

杨坪锟;李宇豪;李肖汉;邢彩燕;张晨;霍迎秋;   

  1. 西北农林科技大学信息工程学院;
  • 出版日期:2019-02-15 发布日期:2019-02-15
  • 基金资助:
    陕西省自然基金(2017JM6059);; 大学生科技创新国家级重点项目(201510712060);大学生科技创新国家级重点项目(201710712063)

  • Online:2019-02-15 Published:2019-02-15

摘要: 为解决嵌入式平台上形状特征提取算法运算量大、耗时长,实时性不高的问题,提出一种基于嵌入式GPU架构的并行形状特征提取算法,并采用指令级优化、数据传输优化、访存优化等多种优化策略进行优化;设计串、并行算法的对比分析试验,并行算法相对于串行算法,最高加速比为596倍,试验结果表明,基于GPU并行优化形状特征提取算法在保证特征提取有效性的前提下,极大的提高算法的运行速度,进而能够提高整个模式识别过程的实时性。

关键词: Kirsh, CUDA形状特征提取, 并行优化, 杂草识别

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