Optimization of Bayesian Track-Before-Detect algorithms for GPGPUs Implementations

• Autorzy: Mazurek P.

Warianty tytułu

PL

Rozwiązanie do śledzenia ruchu obiektów dla implementacji na GPGPU - Programowalnym Procesorze Graficznym

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper deals with target tracking for objects in a Track-Before-Detect context. It is shown how the existing recurrent Track-Before- Detect approach can be modified in order to deal with memory bottleneck in today’s available computation devices like GPGPUs (General Programmable Graphical Processing Units). A novel processing scheme using downsampled approach is developed for this purpose and obtained speed-up is milestone for numerous applications.

PL

W artykule przedstawiono rozwiązanie do śledzenia ruchu obiektów z wykorzystaniem algorytmów śledzenia przed detekcją dla implementacji na GPGPU (Programowalnym Procesorze Graficznym). Głównym ograniczeniem tego typu implementacji jest koszt związany z komunikacją GPGPU i pamięcią. Wykorzystując nowe podejście z wykorzystaniem podpróbkowania uzyskano znaczący zysk wydajności, kluczowy do implementacji w wielu aplikacjach. (Rozwiązanie do śledzenia ruchu obiektów dla implementacji na GPGPU - Programowalnym Procesorze Graficznym.

Słowa kluczowe

EN

track before detect; estimation; tracking; GPU

PL

śledzenie przed detekcją; estymacja; śledzenie; GPU

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 7
• Strony: 187--189
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Mazurek P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, ul. 26. Kwietnia 10, 71-126 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Blackman S., Poupoli R., Modern Tracking Systems. Artech House (1999)
• [2] Ristic B., Arulampalam S., Gordon N., Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House (2004)
• [3] Doucet A., de Freitas N., Gordon N., Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer (2001)
• [4] Bar-Shalom Y., Multitarget-Multisnsor Tracking: Applications and Advances, vol. II, Artech House (1992)
• [5] Stone L.D., Barlow C.A., Corwin T.L., Bayesian Multiple Target Tracking. Artech House (1999)
• [6] Mazurek P., Implementation of Spatio-Temporal Track- Before-Detect Algorithm using GPU. Pomiary Automatyka Kontrola (in printing)
• [7] NVIDIA CUDA - Compute Unified Device Architecture. Reference Manual v2.0. NVIDIA (2008)
• [8] NVIDIA CUDA - Compute Unified Device Architecture. Programming Guide v2.0. NVIDIA (2008)
• [9] Cebenoyan C., Graphics Pipeline Performance, in Fernandno E. (ed.) GPU Gems Programming Techniques, Tips, and Tricks for Real-Time Graphics. Addison-Wesley (2004)
• [10] Buck I., Taking the Plunge into GPU Computing, in GPUGems II in Nguyen H. (ed.) GPU Gems 3, Addison-Wesley(2005)