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申请/专利权人：北京比格凯特科技有限公司
摘要：本发明涉及机器视觉技术领域，具体为一种基于GPU加速的实时物体识别系统及方法，系统包括实时亮度监测模块、图像参数调整模块、需求参数计算模块、计算资源分配模块、场景类型识别模块、阈值参数匹配模块。本发明中，通过实时图像采集数据并进行亮度调整，优化多种环境下图像的质量，提高识别的准确率，结合GPU加速提高图像处理的速度和质量，优化物体识别的响应速度和准确性，实时监测计算资源和调整资源分配，分析并预测资源需求减少因资源分配不当造成的延迟，提高图像识别的效率，通过图像数据识别场景类型，根据多种场景智能调整识别参数，提高物体识别的针对性，优化物体识别的灵活性和应用范围，减少人工成本并提高生产效率和安全性。
主权项：1.一种基于GPU加速的实时物体识别系统，其特征在于，所述系统包括：实时亮度监测模块基于实时图像采集数据，对输入图像进行灰度转换，通过将当前灰度均值和预设光照标准值进行对比，计算光照偏差值，得到光照调整参数；图像参数调整模块采用所述光照调整参数，计算需要调整的亮度和对比度值，使用GPU加速的图像处理库进行实时图像处理，得到图像数据调整结果；需求参数计算模块基于所述图像数据调整结果，实时监测计算资源使用数据，评估使用率变化趋势，生成资源需求预测信息；计算资源分配模块根据所述资源需求预测信息，实时监测计算资源利用率调整计算资源分配和任务优先级，得到资源配置调整参数；场景类型识别模块基于所述资源配置调整参数，结合外部天气和时间信息，对图像数据进行分析，评估物体与场景的互动模式，识别场景类型，生成场景特征分析结果；阈值参数匹配模块采用所述场景特征分析结果，计算多种场景类型中物体的识别优先级和阈值参数，识别场景中的物体信息，得到实时物体识别数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京比格凯特科技有限公司 一种基于GPU加速的实时物体识别系统及方法
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