检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨修齐西安电子科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种具有全天时、全天候、回波信息丰富等特点的重要遥感技术手段,在军事、农业、林业等领域均具有巨大的应用潜力。高分辨率SAR系统的成像分辨率已经达到厘米级的精度,接收的回波数据量巨... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种具有全天时、全天候、回波信息丰富等特点的重要遥感技术手段,在军事、农业、林业等领域均具有巨大的应用潜力。高分辨率SAR系统的成像分辨率已经达到厘米级的精度,接收的回波数据量巨大,且需要经过复杂成像算法处理才能获得图像。很多应用场景对SAR的成像系统有较高的实时性要求,使得高速成像处理成为SAR的一项关键技术。自2006年以来,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)进入统一渲染架构时代,计算能力与存储带宽得到大幅提升。本文希望利用GPU大规模并行处理的体系结构特点,加速SAR成像的计算过程,为基于GPU的SAR实时成像系统提供高速的计算方法。本文的主要研究内容和成果为:1、研究GPU自诞生以来的硬件架构变迁,详细分析Maxwell架构GPU的计算性能及存储层次。根据研究过程遇到的问题,总结出在统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)编程平台上设计GPU并行计算函数的编程要点。2、介绍SAR的成像原理以及常用的成像算法。从工程角度出发,给出一种适合在在GPU上进行并行计算的距离-多普勒(Range-Doppler,RD)成像算法。用实测数据进行成像测试,得到清晰的成像结果,验证了方法的可行性。3、为进一步加速SAR成像算法,给出一种基于Stockhanm计算结构的FFT并行计算方法,和一种原址矩阵转置方法。通过整合计算过程,脉冲压缩计算过程与目前使用cuFFT库函数的GPU成像加速研究相比,得到两倍左右的速度提升。在GTX970 GPU上,68毫秒即可完成8192×4096点回波数据的成像。同时,成像算法的显存空间占用减少了三分之二。

关键词：合成孔径雷达图形处理器统一计算设备架构优化加速

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卷积神经网络超分辨率重建算法的改进与并行优化

卷积神经网络超分辨率重建算法的改进与并行优化

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作者：王锦涛西安电子科技大学

学位级别：硕士

高分辨率(High Resolution,HR)图像在监控、遥感、娱乐、医学等各个方面都有重要应用,提高图像分辨率的方法通常有硬件手段和软件手段。通过硬件手段提升图像分辨率在技术上和成本上往往存在很多问题。图像超分辨率(Super Resolution,SR... 详细信息

高分辨率(High Resolution,HR)图像在监控、遥感、娱乐、医学等各个方面都有重要应用,提高图像分辨率的方法通常有硬件手段和软件手段。通过硬件手段提升图像分辨率在技术上和成本上往往存在很多问题。图像超分辨率(Super Resolution,SR)重建技术通过软件算法手段提高分辨率,由于其使用方便、成本低的特点受到了广泛研究。近年来深度学习技术迅速发展,超分辨率技术也迎来了新的机会,开启了以此为基础的热点研究领域。同时,随着超分辨率算法的不断进步,复杂度的不断增加,对处理器有了更高要求。目前,由于摩尔定律瓶颈的接近,传统的串行架构处理器难以满足大规模运算的需求,使得并行架构处理器受到了更广泛地关注,同时针对高并行度算法的图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)应用也愈加广泛,以并行处理器为平台的开发方式受到更多青睐。本文对基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的超分辨率重建算法进行研究和工程应用的改进,并通过分析算法的并行性,以GPU处理器对算法进行加速和优化,提高了算法的实用性。主要工作包括以下几方面。(1)卷积神经网络超分辨率重建算法的研究与再设计。在网络结构和训练集两方面进行了研究和优化,以提升重建效果。根据该算法未开始重建便已在图像预处理时丢失部分信息这一不足,提出相应的改进方法,即设计了完全卷积神经网络超分辨率重建算法,在几乎不增加重建时间的基础上提升重建质量。针对训练集对重建质量的影响进行分析,在训练集较小的情况下对训练集进行转置处理后加入训练集,有利于提升重建质量。实验分析表明,经过上述改进后的算法在迭代次数为原方法一半的情况下,在超分辨率领域通用的测试数据集Set5和Set14上,分别将平均峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)提升了0.22dB和0.15dB。(2)面向应用的图像分块重建设计及分析。设计并实现了分块的卷积神经网络超分辨率重建方法,实验研究发现,图像分块后各部分所含信息量有很大不同,因此并没有必要对所有图像块执行相同程度的计算量,而是对信息量丰富的区域进行高质量重建,对信息量匮乏的区域进行低质量重建,将宝贵的计算资源提供给能大幅提升重建质量的运算。(3)统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)算法及测试分析。以GPU处理器为基础,使用CUDA-C语言对算法进行重新设计,并分析算法并行性和内存读写方式,使用共享内存和常量内存加速算法。将非线性映射层卷积运算转化为矩阵乘法提高运算效率,并分析计算过程中的重复运算和线程运算逻辑,充分挖掘GPU处理器的计算能力,进一步提高计算速度。实验结果表明,本文使用CUDA加速的方法实现了相比于CPU方法100倍左右的加速比,且PSNR值的计算结果说明CUDA加速基本不影响重建图像的质量。

关键词：超分辨率重建卷积神经网络并行计算统一计算设备架构图形处理器

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移动机器人语义地图构建系统研究

移动机器人语义地图构建系统研究

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作者：李尚宇北京工业大学

学位级别：硕士

机器人地图创建和定位是机器人领域内的一个重要研究方向。传统的移动机器人自主地图创建方法构建的栅格地图和拓扑地图可以满足机器人完成定位、导航、路径规划等任务需求。但以上两种地图只能描述环境的几何信息和拓扑信息,不包含环... 详细信息

机器人地图创建和定位是机器人领域内的一个重要研究方向。传统的移动机器人自主地图创建方法构建的栅格地图和拓扑地图可以满足机器人完成定位、导航、路径规划等任务需求。但以上两种地图只能描述环境的几何信息和拓扑信息,不包含环境的高级语义信息,而这些信息对于机器人更充分地理解环境、执行更高级的人机交互任务都是至关重要的。比如栅格地图可以表达出一个房间的几何信息,但是并不能指示出房间中有什么物体,也不能描述房间的属性和功能。而语义地图的构建便可以解决这一问题,使机器人在语义层次上理解环境信息,这和人类对环境理解的方式更为接近,在未来智能家居、医疗助残等领域有着广阔的应用前景。然而长期实践表明,移动机器人语义地图构建面临着诸多难题,如深度相机直接获得的深度图像存在大量的无效点会影响物体位置的获取与计算,环境物体的检测精度不高,基于图像的目标检测算法计算复杂度高无法在移动机器人上实时运行以及如何将语义信息和目标检测信息结合构建可用的语义地图等。此外,如何搭建、配置和部署机器人的硬件和软件环境以同时适应机器人传感器设备驱动、控制、导航定位、目标检测、网络通信等功能也是一个亟待解决的工程问题。本文针对上述问题展开了研究,主要贡献有:(1)开发了一种轻量级的基于深度卷积神经网络的目标检测模型,在保证了检测精度的同时,实现了高效的目标检测功能。并利用了视频流中的帧间光流信息,使用运动信息指导传播算法降低检测算法的漏检率。(2)针对Kinect等RGB-D深度摄像机生成的深度图像存在以黑边、黑洞表现的大量无效点的缺陷,使用CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)技术开发了一种实时的深度图像修复算法。既完成了深度图像恢复的功能又保证了算法的实时性。(3)本文利用移动机器人的同时定位与地图创建算法(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)技术,实现移动机器人底层的定位、导航、地图创建功能,并在此基础上使用贝叶斯推理框架,同时融合了环境的度量信息与视觉识别信息完成了语义地图的创建。本文针对深度图像修复的实时性、基于深度卷积神经网络的物体检测算法的实时性、移动机器人语义地图构建及表示的方法,提出了有效的解决方案。室内真实场景下的语义地图构建结果验证了本文方法的有效性。

关键词：深度学习图像修复语义地图贝叶斯推理统一计算设备架构

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基于机器视觉的机织物疵点实时检测平台研发

基于机器视觉的机织物疵点实时检测平台研发

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作者：杨柳东华大学

学位级别：硕士

我国是面料生产大国,对面料质量控制这一工作不容小觑。面料织造完成后的最后一个环节通常是对织物疵点的检测,进而评价其等级。织物瑕疵的产生一般与原料、织造工艺、织机状态等密切相关。加强对织物疵点的检测、提高织物疵点的检测效... 详细信息

我国是面料生产大国,对面料质量控制这一工作不容小觑。面料织造完成后的最后一个环节通常是对织物疵点的检测,进而评价其等级。织物瑕疵的产生一般与原料、织造工艺、织机状态等密切相关。加强对织物疵点的检测、提高织物疵点的检测效率、使用先进的织物疵点检测设备是提高织造企业核心竞争力的一个重要途径。然而,我国大部分纺织企业依然使用传统的人工验布。因此,开发新一代智能验布机是大势所趋。目前,已经存在两种基于机器视觉的自动验布平台:安装在织机卷布辊后上方的在线验布平台和织物织造完成后的离线验布平台。然而,在线验布需要克服织机的振动、离线验布因其造价高工作不稳定等原因均未被广泛应用于纺织工业检测中。本文在总结了近些年中外商用织物表观缺陷检测设备与学者们的研究成果后,提出了一个新型的基于机器视觉技术的机织物表观缺陷检测平台。该平台采用造价较低的面阵CCD相机采集织物图像,在完成织物图像采集后,使用千兆以太网技术把图像快速传输到图像处理系统,图像处理过程经图形处理器加速以实现实时检测,发现织物疵点图像后,把检测结果显示在人机交互界面上,适用于低速实时检测任务。在参考前人的研究工作的基础上,本文提出了实时检测平台的整体设计方案,包括检测平台设计要求、工作原理及组成结构。并完成对检测平台子模块的任务与功能的划分。在平台硬件系统设计上,织物传动系统的双电机同步控制与光电自动对边控制保证了织物的平稳传输。光源、镜头及工业CCD面阵相机完成对织物高清图像的采集。图像处理模块主要采用了基于PC的CPU+GPU通用异构并行处理架构来完成对图像的高速处理。在平台软件实时检测软件系统的设计上,本文基于CUDA设计了织物图像实时检测系统。首先对软件的整体功能进行介绍和模块的划分。然后分别设计了图像获取程序和人工交互界面。最后设计了图像处理程序,并结合CUDA编程模型提出了一种通用织物图像并行处理模型。其中,基于相机软件开发包(SDK)提供的应用编程接口(API)函数开发了图像获取程序以及基于MFC开发了人机交互界面,其具备相机操作、疵点检测、实时图像与疵点图像的显示、布面疵点检测结果显示等功能。最后对系统实时性分析后可知,该该检测平台具备实时处理能力。在完成平台软硬件设计与实现的基础上,依次完成了以传动、光照、相机、图像采集处理模块为主的硬件平台的调试、以图像采集、图像处理、人机界面为主的软件调试。为完成对实时检测平台的验证,算法上采用了一种基于特征参数匹配的疵点判别方法,并基于OPENCV实现了图像疵点的判别过程。分析图像串行处理过程后发现,灰度图像向彩色图像的转化、图像滤波、特别是子图像均值与方差的计算非常耗时,不利于检测平台实时性的实现。继而提出了基于CUDA的织物图像疵点判别算法的实现,完成了对图像的并行处理。经实验后发现,图像灰度化的CUDA并行处理提高了10倍左右,而图像滤波速度的提高到原来的2.6倍左右,织物分块求子图灰度均值与方差的处理速度则提高了近30倍。随后采用此检测算法对100m白坯布完成实际织物瑕疵检测实验,该平台基本满足实时检测要求并且检测得到8处织物疵点图像。本文研发出的一种使用面阵CCD相机采集图像、采用CUDA进行图像处理的实时机器验布平台。这为以后其他织物疵点图像实时处理算法的设计与实现奠定了良好基础,并为商用自动验布系统的开发提供了一种设计思路。

关键词：织物疵点实时检测机器视觉统一计算设备架构

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规则LDPC码在GPU上的加速译码

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西安电子科技大学学报 2017年第3期44卷 25-30页

作者：任计林车书玲郑征西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

针对图形处理器高速并行的特点和规则低密度奇偶校验码译码过程中的可并行部分,提出了使用图形处理器来加速规则低密度奇偶校验码译码的方法.该方法在图形处理器上采用以节点的边并行代替节点并行进行译码,提高了线程利用率;同时,在译... 详细信息

针对图形处理器高速并行的特点和规则低密度奇偶校验码译码过程中的可并行部分,提出了使用图形处理器来加速规则低密度奇偶校验码译码的方法.该方法在图形处理器上采用以节点的边并行代替节点并行进行译码,提高了线程利用率;同时,在译码过程中采用图形处理器高速的片上内存——共享内存和寄存器来存储数据,使数据存储减少对全局内存的依赖,缩短数据访问时间.仿真结果显示,使用边并行和片上内存,译码速度约是图形处理器不使用文中优化方法的低密度奇偶校验码译码程序的5.32~10.41倍.

关键词：低密度奇偶校验码图形处理器统一计算设备架构并行计算共享内存寄存器

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实时的移动机器人语义地图构建系统

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仪器仪表学报 2017年第11期38卷 2769-2778页

作者：李秀智李尚宇贾松敏单吉超北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境,为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动机器人实时地创建语义地图,在Jetson TX1嵌入式电脑上开发了一种轻量级的深度学习目标检测模型,在保证了检测精度的同时,实现... 详细信息

语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境,为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动机器人实时地创建语义地图,在Jetson TX1嵌入式电脑上开发了一种轻量级的深度学习目标检测模型,在保证了检测精度的同时,实现了高效的目标检测功能。并利用了视频流中的帧间光流信息,使用运动信息指导传播算法降低检测算法的漏检率。对于Kinect传感器生成的深度图像有黑边、黑洞等缺陷,使用统一计算设备架构(CUDA)技术开发了一种实时的深度图像修复算法。利用即时定位与地图构建(SLAM)技术,实现移动机器人底层的定位、导航、地图创建功能,并在此基础上使用贝叶斯推理框架,同时融合了环境的度量信息与视觉识别信息完成了语义地图的创建。经过实验表明,所提出的方法在实际的、复杂的室内环境下可以使移动机器人实时地创建语义地图。

关键词：深度学习图像修复语义地图贝叶斯推理统一计算设备架构

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箔条云团雷达回波建模与仿真

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系统工程与电子技术 2017年第1期39卷 79-85页

作者：于新源许波熊坤杜海北京机电工程总体设计部北京100854 中国航天科工二院北京100854 中国航天科工运载技术研究院北京102308 北京遥感设备研究所北京100854

箔条云团雷达回波的建模与仿真一直是电子对抗领域研究的热点之一。为反映不同雷达极化、不同入射方向等条件下雷达回波的差异,在有关单根箔条运动模式、后向散射特性等已有研究成果的基础上,首先通过分析视线及其极化分量与雷达天线和... 详细信息

箔条云团雷达回波的建模与仿真一直是电子对抗领域研究的热点之一。为反映不同雷达极化、不同入射方向等条件下雷达回波的差异,在有关单根箔条运动模式、后向散射特性等已有研究成果的基础上,首先通过分析视线及其极化分量与雷达天线和箔条的角度关系完善了演绎法建模的理论研究。其次设计了基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)的CPU与GPU串并行计算程序,解决了演绎模型仿真时计算量大的难题。最后从雷达回波的距离-多普勒特性、幅度分布特性等多个方面对仿真结果进行了分析,并通过与外场实测和理论推导数据的对比验证了仿真结果的可信性。

关键词：箔条云团雷达回波演绎法统一计算设备架构串并行仿真

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HL-2A装置实时等离子体位形重建系统的加速优化

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核聚变与等离子体物理 2017年第2期37卷 152-158页

作者：凌飞夏凡马瑞核工业西南物理研究院成都610041

现有的HL-2A实时平衡重建系统采用的是网格尺寸为33?33,将无法满足HL-2M装置对控制精度和速度要求。为此开发了网格尺寸为129?129的重建系统,并通过GPU并行、算法重构等优化方法,使得新的重建系统在保证计算精度的情况下能够使得每一次... 详细信息

现有的HL-2A实时平衡重建系统采用的是网格尺寸为33?33,将无法满足HL-2M装置对控制精度和速度要求。为此开发了网格尺寸为129?129的重建系统,并通过GPU并行、算法重构等优化方法,使得新的重建系统在保证计算精度的情况下能够使得每一次平均重建计算维持在600?s内,可满足HL-2A和HL-2M中周期为1ms等离子体控制系统对重建系统精度和速度要求。

关键词：平衡重建算法重构统一计算设备架构加速优化

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内镜超声合成孔径成像算法的并行实现

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激光与光电子学进展 2017年第10期54卷 394-402页

作者：李溦陈晓冬李嘉科汪毅郁道银天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072

为了提高合成孔径成像算法在医学超声内镜系统中的计算效率,提出一种在图形处理器(GPU)上并行实现的合成孔径成像方法。首先介绍了合成孔径算法的基本原理和图像重构过程;然后对该算法进行并行化处理分析;最后采用CUDA编程模式单指令多... 详细信息

为了提高合成孔径成像算法在医学超声内镜系统中的计算效率,提出一种在图形处理器(GPU)上并行实现的合成孔径成像方法。首先介绍了合成孔径算法的基本原理和图像重构过程;然后对该算法进行并行化处理分析;最后采用CUDA编程模式单指令多线程(SIMT)的灵活架构,实现了基于GPU的内镜超声合成孔径成像算法。对多组散射点仿真成像实验进行对比分析,并采用自行搭建的超声内镜实验系统对铁丝、肿囊假体及猪皮组织进行成像实验验证。实验结果表明,所提方法在保证成像结果和成像质量不变的前提下,大幅度提高了计算效率,在计算数据规模为1.47GB(5305×581×64×8byte)时,获得了50.93倍的最大加速比。

关键词：光计算内镜超声成像并行实现合成孔径统一计算设备架构

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基于空域、频域和时间域的复合图像增强方法

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医疗装备 2018年第1期31卷 45-46页

作者：李利华栾晓峰国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心四川成都621000 威海威高医疗影像科技有限公司山东威海264211

在数字X线医学图像的放射成像过程中,由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中X线散射、电子噪声等各种不利因素的影响,导致图像质量的下降。本研究采用一种基于空间域、频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法,同时将该算法在图... 详细信息

在数字X线医学图像的放射成像过程中,由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中X线散射、电子噪声等各种不利因素的影响,导致图像质量的下降。本研究采用一种基于空间域、频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法,同时将该算法在图形处理器(GPU)中利用统一计算设备架构(CUDA)编程接口实现,在达到对比度增强、细节增强、抑制图像中噪声的目的的同时满足临床实时性要求,从而降低X线剂量的使用,保护医师和患者的身体健康。

关键词： X线医学图像图像增强图形处理器统一计算设备架构

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