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多核平台计算机视觉应用并行优化关键技术研究的中期报告
一、项目简介
多核平台计算机视觉应用并行优化关键技术研究项目旨在利用多核CPU、GPU等新型计算平台，对计算机视觉领域中的常见算法进行并行化优化，提高计算机视觉应用的实时性和性能表现。
本中期报告对项目的研究进展和下一阶段的工作计划进行了介绍。
二、研究进展
1.算法并行化
针对OpenCV库中的常用图像处理算法，如Sobel算子、Canny算子等，对算法进行了并行化优化，利用OpenMP和CUDA框架实现了CPU和GPU的并行计算，实现了算法的加速。
2.优化算法细节
通过对算法细节的优化，如图像数据存储优化、输入输出数据的异步传输、算法参数的调整等，对算法性能进行了优化。同时，对OpenCV库中的一些底层函数进行了替换和优化，提高了算法的性能表现。
3.实验测试
在INTELXeonE5CPU和NvidaK40GPU等多核计算平台上进行了实验测试，对优化后的算法进行了性能测试和实时性测试，并与传统单核计算平台进行了对比。实验结果表明，优化后的算法在多核计算平台上能够实现良好的性能表现和实时性要求。
三、下一阶段工作计划
1.深度学习算法优化
针对常用的深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，研究其在多核计算平台上的优化策略，实现模型的高效训练和推理。
2.多算法融合优化
对多种算法进行融合优化，将不同算法的优势结合起来，在多核计算平台上实现更高效的计算机视觉应用。
3.实时性优化
针对需要快速响应的计算机视觉应用，如交通监控、安全监控等，进行实时性优化，提高系统的响应速度和实时性。
4.优化策略研究
研究不同算法的优化策略，总结出适合多核计算平台的优化策略，并实现算法自适应调整，提高系统的性能表现。
四、结论
本项目针对多核平台计算机视觉应用并行优化关键技术进行了研究，实现了常用图像处理算法的并行化优化，并在多核计算平台上进行了实验测试。下一阶段的工作计划包括深度学习算法优化、多算法融合优化、实时性优化和优化策略研究等，将进一步提高多核计算平台上计算机视觉应用的性能表现和实时性要求。