【摘 要】
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AR技术（Augmented Reality）致力于将虚拟物体叠加到真实场景中实现虚实交互。该技术属于多学科交叉融合的结果,其中虚拟物体与现实场景叠合,需考虑两者在融合中的几何外观配准问题;虚拟物体与用户交互,需考虑真实场景中目标实时跟踪问题,这也是AR技术的核心。传统配准与跟踪系统主要依赖辅助设备并且算法过于复杂,严重制约了 AR技术的广泛应用。本文研究基于GPU（Graphics Proces
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AR技术（Augmented Reality）致力于将虚拟物体叠加到真实场景中实现虚实交互。该技术属于多学科交叉融合的结果,其中虚拟物体与现实场景叠合,需考虑两者在融合中的几何外观配准问题;虚拟物体与用户交互,需考虑真实场景中目标实时跟踪问题,这也是AR技术的核心。传统配准与跟踪系统主要依赖辅助设备并且算法过于复杂,严重制约了 AR技术的广泛应用。本文研究基于GPU（Graphics Processing Unit,图形处理器）技术的AR配准系统和AR跟踪系统,在多块并行GPU硬件支持下探索高效的目标配准与目标跟踪方法,主要工作如下:（1）AR配准系统中,搭建8片GPU并行的硬件平台,优化cuDNN库函数。在基于注意力并行机制的孪生网络下,改进余损失函数,消除特征强度影响;之后添加角边缘参数m加快模型收敛,降低由于图像旋转、特征信息分布不均匀造成的误配准,实际配准精度达99.6%。（2）AR跟踪系统中,搭建分布式系统结构。在基于并行卷积的轻量级网络下快速提取目标信息,之后引入观测框动量跟踪算法,改善目标骤移、骤停、大范围快速移动等问题,使跟踪效果更流畅、高效,实际跟踪速度达52帧每秒。优化后的轻量级网络在不同的硬件结构中具备较强的鲁棒性和较高的实时性。本文对GPU硬件结构及对应平台下的AR图书配准系统、跟踪系统展开研究,内容涉及GPU硬件平台与深度学习架构的统一、AR图书配准及跟踪框架优化,探索切实可行的高精度实时配准方法。对比已有的算法,本文在实时性、鲁棒性上展现出一定的优越性,具有一定的实际使用价值。
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