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构建适用于深度学习的海浪样本数据集的并行算法实现及性能优化
被引量：
2
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作者
邹国良
陈长吉
郝剑波
《计算机应用与软件》
2017年第9期57-63,共7页
采用深度学习算法来实现海浪等级的划分,数据来源于洋山港视频监测及同步海浪测量。针对近岸海浪识别系统中,构建海浪样本数据集中图像处理部分计算量超大的问题,设计一种海浪样本数据集图像处理的并行化运算方案。构建海浪样本数据集时...
采用深度学习算法来实现海浪等级的划分,数据来源于洋山港视频监测及同步海浪测量。针对近岸海浪识别系统中,构建海浪样本数据集中图像处理部分计算量超大的问题,设计一种海浪样本数据集图像处理的并行化运算方案。构建海浪样本数据集时,主要将视频进行关键帧提取,经过加权均值滤波去噪,生成与海浪等级对应标签,实现了海浪样本数据集的构建。在多核计算机上采用Open MP对海浪样本数据集图像处理过程进行并行算法仿真,同时完善相关代码的性能优化。实验结果表明,设计的并行算法比串行算法大大地提高运算速度和多核利用率,当优化后线程K=8时,加速比可以达到24.29。该算法具有扩展性好、性能高、使用简单方便、价格低廉的优点,具有良好的实用价值。
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关键词
深度学习
海浪样本数据集
关键帧
加权均值滤波
并行优化
OPENMP
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职称材料
题名
构建适用于深度学习的海浪样本数据集的并行算法实现及性能优化
被引量：
2
1
作者
邹国良
陈长吉
郝剑波
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《计算机应用与软件》
2017年第9期57-63,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11402142)
文摘
采用深度学习算法来实现海浪等级的划分,数据来源于洋山港视频监测及同步海浪测量。针对近岸海浪识别系统中,构建海浪样本数据集中图像处理部分计算量超大的问题,设计一种海浪样本数据集图像处理的并行化运算方案。构建海浪样本数据集时,主要将视频进行关键帧提取,经过加权均值滤波去噪,生成与海浪等级对应标签,实现了海浪样本数据集的构建。在多核计算机上采用Open MP对海浪样本数据集图像处理过程进行并行算法仿真,同时完善相关代码的性能优化。实验结果表明,设计的并行算法比串行算法大大地提高运算速度和多核利用率,当优化后线程K=8时,加速比可以达到24.29。该算法具有扩展性好、性能高、使用简单方便、价格低廉的优点,具有良好的实用价值。
关键词
深度学习
海浪样本数据集
关键帧
加权均值滤波
并行优化
OPENMP
Keywords
Deep
learning
wave
sample
data
set
Key
frames
Weighted
mean
filtering
Parallel
optimization
OpenMP
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
构建适用于深度学习的海浪样本数据集的并行算法实现及性能优化
邹国良
陈长吉
郝剑波
《计算机应用与软件》
2017
2
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