Sammanfattning Resultat av utvärdering av bakgrunden subtraktion algoritmer genomförs på en superdator plattform på ett parallellt sätt presenteras i artikeln. Syftet med arbetet är att välja en algoritm, ett antal trådar och en uppgift schemaläggning metod, som tillsammans ger tillfredsställande noggrannhet och effektivitet i realtid bearbetning av högupplösta kamerabilder, upprätthålla kostnaden för resursanvändning på en rimlig nivå. Två utvalda algoritmer: Gaussian blandningsmodeller och Codebook, presenteras och deras beräkning komplexitet diskuteras. Olika metoder för parallell implementering, inklusive att tilldela bildpixlar till trådar, schemaläggningsmetoder för uppgifter och trådhanteringssystem, presenteras. Experimenten utfördes på en superdatorkluster, med hjälp av en enda maskin med 12 fysiska kärnor. Noggrannheten och prestandan hos de implementerade algoritmerna utvärderades för varierande bildupplösningar och antal samtidiga bearbetningstrådar. På grundval av utvärderingsresultaten föreslogs en optimal konfiguration för parallellt genomförande av systemet för analys av videoinnehåll i realtid på en superdatorplattform.
I REF testas Gaussianska blandningsmodeller (GMM) och Codebook-metoder på en superdatorplattform.
Parallel implementation of background subtraction algorithms for real-time video processing on a supercomputer platform
{'venue': 'Journal of Real-Time Image Processing', 'journal': 'Journal of Real-Time Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}