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视频序列中运动目标轮廓提取的并行算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测和跟踪在视频监控、智能交通、无人机等领域中的应用越来越广泛。其中，运动目标轮廓提取是目标检测和跟踪的基础之一。传统的运动目标轮廓提取方法一般采用基于背景差分、光流估计等技术，但这些方法存在着诸多限制，如对于背景复杂、过于单一的场景适应性较差，计算量大等问题。
为了解决这些问题，近年来，研究人员开始尝试采用并行计算的方式来加速这些过程。通过利用多核处理器和图形处理器等并行计算平台，可以使得轮廓提取算法大大加速，以实现实时性和精度的平衡。此外，该技术对于深度学习等前沿研究也有一定的参考价值。
因此，本文旨在探索一种基于并行计算的运动目标轮廓提取算法，从而提高实时性和准确性。
二、研究内容及方法
本文拟采用以下方法进行研究：
1.对现有的运动目标轮廓提取算法进行综述，总结其优缺点，并作为本研究的参考基础；
2.采用CUDA平台开发并行算法，并通过实验对比其性能和精度与传统算法的差异；
3.进一步探讨如何优化算法，提高并行计算的性能和准确性。
三、预期成果及其意义
本研究期望得出一种在GPU并行计算平台上具有高效性和准确性的运动目标轮廓提取算法。该算法可以为视频监控、无人机、智能交通等领域的应用提供优秀的性能，并且对于深度学习等前沿研究具有一定的参考价值。
同时，本文还可以促进计算机视觉领域并行计算的发展，为其它领域的并行计算提供参考，有一定的科研和工程应用价值。