HOG特征是一種簡(jiǎn)單高效的常用來(lái)進(jìn)行物體檢測(cè)的特征描述子，廣泛應(yīng)用于行人檢測(cè)等領(lǐng)域，然而在處理海量圖片時(shí)卻面臨著嚴(yán)峻的性能挑戰(zhàn)。解決方法之一就是通過(guò)使用“神威太湖之光”超級(jí)計(jì)算機(jī)的處理器節(jié)點(diǎn)對(duì)海量圖像背景下的行人檢測(cè)算法進(jìn)行加速。主要采用了兩種并行方案：一種是一個(gè)處理器同時(shí)處理4張圖片，另一種是同時(shí)處理256張圖片。大量的串行和并行處理的實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，對(duì)高分辨率多幅圖像的并行處理可采用第一種方案，加速比可達(dá)83倍；對(duì)低分辨率圖像可采用第二種方案，加速比最高可達(dá)到95。兩種并行設(shè)計(jì)方案在“神威太湖之光”的多處理器節(jié)點(diǎn)上具有很好的可擴(kuò)展性能。