基于GPU的高速铁路扣件实时探测技术

• 作者: 任盛伟 吴芳 杨金峰 王卫东 王梦雪 赵辉 陶卫
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像模式识别算法 GPU 加速比
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 63-67
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3686字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9590.2011.06.015

摘要

针对传统的图像模式识别算法提出一种GPU加速新方法,结合对CUDA架构的分析,通过充分利用GPU优秀的并行计算能力和高存储器带宽提高图像处理速度.分别对不同大小及不同批数量(单次处理图像数)的图像进行识别处理,并对其进行了多种优化,实验证明相同算法在GPU上的实现与CPU相比处理速度最高提升了 600倍左右,达到了平均每幅图优于2 ms的处理速度此项技术已成功应用于高速铁路扣件在线探测,为高速铁路安全信息在线监测提供了新的有效的手段和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵辉	上海交通大学电子信息与电气工程学院	105	1032	17.0	29.0
2	陶卫	上海交通大学电子信息与电气工程学院	53	563	11.0	23.0
3	王卫东		48	336	11.0	16.0
4	吴芳	上海交通大学电子信息与电气工程学院	14	76	4.0	8.0
5	任盛伟		10	179	7.0	10.0
6	杨金峰	上海交通大学电子信息与电气工程学院	6	25	3.0	5.0
7	王梦雪	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	4	1.0	1.0