实现流量统计算法有两个前提: 能够实现目标检测,最基本的前提,必须能够识别到视频帧中的车辆和行人。 能够进行目标跟踪,在检测的基础上,为目标分配一个唯一的ID。流量计数依赖于目标的唯一ID。 目标检测算法以YOLO系列为例。 跟踪算法以ByteTrack跟踪结果为例。将检测结果objects作为By
内存管理 内存分配和释放 CUDA编程模型存在HOST和DEVICE两个异构系统,每个异构系统都有独立的内存空间。 在HOST上,可以使用下面语句分配全局内存: cudaError_t cudaMalloc(void ** devPtr,size_t count) 要注意的是第一个参数,是指针的指针
VideoWriter 类 最近几个项目都需要保存相机图像数据,也就是存成视频。有的要求保存源视频,有的要求保存处理后的视频。 由于图像数据的读取是使用 OpenCV,目标检测框架也是建立在OpenCV的基础上,所以保存图像顺理成章也使用OpenCV。使用 OpenCV 的 VideoWriter
PCIe-GL26 先看看 PCIe-GL26 是个什么设备 本质上是个自带 Jetson Xavier 系统,且带有6路GMSL2接口的图像采集卡。 GMSL2:Gigabit Multimedia Serial Link 2,注意这个和 GIGABYTE 技嘉科技 没啥关系……GMSL翻译一下就
CUDA 内存模型 存储器的类型有两种: 可编程:显式控制哪些数据存放 不可编程:不能决定数据存储位置 在CPU层次结构中,一级缓存(L1 Cache)和二级缓存(L2 Cache)都是不可编程的。可编程的存储器类型包括: 寄存器 共享内存 本地内存 常量内存 纹理内存 全局内存 下图为上面提到的存
今天在 StackOverflow 上看到这么个问题:想把原图像中的一个点 g,通过内参和畸变参数映射到去畸变图像中的点 p,并获取这个点的坐标。 你以为我接下来会说:“xxx和我想的一样,但是我想错了,其实并不是这样....” 现在,我想说的只有“其实并不是这样”,因为我连map1和map2是啥我
并行归约问题 先解释一下什么是归约(Reduction),归约是将某个计算问题变换为另一个问题的过程。在CUDA运算中,在向量中执行满足交换律和结合律的运算,被称为归约问题。每次迭代计算方式都是相同的(归),从一组多个数据最后得到一个数(约)^[1]^。比如当给定N个数值,求其SUM/MAX/MIN
主要是依靠 copyTo()方法实现图像的传递。 copyTo 内存分配:当源图像和目标图像 size和 type一致时,不会分配新内存;否则先申请新内存空间再拷贝 目标图像:可以将数据复制到指定的目标图像中,目标图像可以是已经存在的图像或者新图像。 MASK:通过MASK可以指定ROI clone
这一部分是CUDA的核心部分,涉及到了硬件和程序的执行模型。 SM 流式多处理器(Stream Multi-processor,SM)是构建整个GPU的核心模块。GPU的硬件并行,是通过复制了多个SM来实现的。一个Block只能在一个SM上被调度。 下图包含了SM的关键组件 CUDA核心 (Core