面向实时视频分析的 GPU 快速积分直方图计算

在许多多媒体内容分析框架中，以直方图表示的特征似然图在整个算法中起着关键作用。积分直方图为以常数时间提取多尺度基于直方图的局部描述子提供了高效计算框架，这些描述子被视为许多视频内容分析框架的基本构建块。我们使用不同的核优化策略评估了积分直方图计算到图形处理单元（GPU）上的四种不同映射。我们的核以交叉编织或波前扫描顺序对行与列直方图执行累积和，使用不同的数据组织与调度方法，这些被证明对 GPU 资源（核心与共享内存）的利用率有关键影响。与基于条带的组织相比，将三维数组分块为较小的规则数据块显著加快了计算效率。使用对角波前扫描的分块积分直方图具有最佳性能，对于 640 x 480 图像和 32 个 bin，约达 300.4 帧/秒，与使用 GTX Titan X 显卡的单线程顺序 CPU 实现相比加速比约为 120。双缓冲被用于重叠跨图像序列的计算与通信。将积分直方图 bin 计算映射到多个 GPU 使我们能够处理 32 GB 积分直方图数据（64MB 图像与 128 个 bin），帧率为 0.73 Hz，相较于单线程 CPU 实现加速因子为 153X，相较于 16 线程 CPU 实现加速因子为 45X。