Jelzőtáblák mozgóképről történő felismerésére létrehozott szoftver OpenCV alapon

Manapság az autóbalesetek nagy százaléka azért történik meg, mivel az autóvezetők valamilyen külső/belső behatás következtében figyelmen kívül hagyják az út menti jelzőtáblákat. Az ilyen mulasztások miatt bekövetkezett károk sokszor komoly anyagi terhet jelentenek, rosszabb esetben, mint ismeretes az emberi élet nem pótolható. A projektben ezért törekedtünk arra, hogy az eddigi fejlesztések során megalkotott munkát abba az irányba fejlesszük tovább, ami segíthet ezt kiküszöbölni vagy iránymutatásként szolgálhat. A munka során megalkotott program lehetővé teszi, hogy egy tetszőlegesen megadott videó felvételen szereplő jelző táblát vagy valódi táblát felismerjen

OpenCV alapú táblafelismerő videóelemző szoftver létrehozása

A napjainkban történt autóbalesetek sok esetben azért történnek/történhettek meg, mivel figyelmünket a folyamatosan növekvő információáradat túlzottan megosztja, így nem vagyunk képesek teljesen a vezetésre, útjelző táblákra, egyéb jelzéskere koncentrálni. Az így bekövetkezett kisebb koccanások, vagy súlyos balesetek következményei minket terhelnek. Erre a problémára próbáltunk megoldást találni projektünk során, felhasználva a már meglevő technológiát, és azokat tovább fejlesztve törekedjünk ezen eseményeket elkerülni. A feladat során szoftverünkkel közúti jelzőtáblákat felismerni bármilyen videófelvételről

The Implementation of an Opencv-Based Traffic Sign Identifier Videoanalyst Software

Nowdays, accidents tend to happen because our attention is being split up by the ever-growing influx of information, losing the focus from the driving, traffic signs, and other signals. The consequences of these minor or major accidents weight down on our shoulders. During our project, we tried to eliminate, or help this issue, using present technology, improving upon that, trying to avoid these accidents. Our task consisted on implementing a software, that could identify traffic signs from any video streams

Co-diseño de un sistema de detección de señales de tráfico con SDSoC

La visión artificial es una disciplina científica muy estudiada hoy en día y uno de los campos más prometedores para el futuro. Una de las áreas donde cada vez está más introducida es en el ámbito automovilístico, siendo uno de los pilares fundamentales del coche autónomo. En este trabajo se pretende aplicar la visión artificial para crear un detector de señales de tráfico. Se hará un co-diseño HW/SW con la idea de combinar todos los beneficios de un SO que corre en un microprocesador con los de la capacidad de procesamiento en paralelo de una FPGA. Esto se desarrollará con la herramienta SDSoC de Xilinx y se implementará sobre una plataforma Zedboard. Se analizará también el rendimiento obtenido en velocidad al emplear sistemas heterogéneos en este tipo de aplicaciones y la eficiencia de las técnicas de visión artificial implementadas.Computer vision is a scientific discipline that is very studied nowadays and one of the most promising sectors for the future. One of the areas where it is increasingly introduced is in the automobile field, being one of the fundamental parts of the autonomous car. In this dissertation, the intention is to apply computer visión to the creation of a road signs detector. We will do a HW/SW co-design with the idea of combining all the benefits of an OS running on a microprocessor with those of the parallel processing capacity of an FPGA. This will be developed with the Xilinx SDSoC tool and it will be implemented on a Zedboard platform. It will also analyze the performance obtained in speed using heterogeneous systems in this type of applications and the efficiency of the artificial vision techniques implemented.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació

Modelling and characterisation of distributed hardware acceleration

Hardware acceleration has become more commonly utilised in networked computing systems. The growing complexity of applications mean that traditional CPU architectures can no longer meet stringent latency constraints. Alternative computing architectures such as GPUs and FPGAs are increasingly available, along with simpler, more software-like development flows. The work presented in this thesis characterises the overheads associated with these accelerator architectures. A holistic view encompassing both computation and communication latency must be considered. Experimental results obtained through this work show that networkattached accelerators scale better than server-hosted deployments, and that host ingestion overheads are comparable to network traversal times in some cases. Along with the choice of processing platforms, it is becoming more important to consider how workloads are partitioned and where in the network tasks are being performed. Manual allocation and evaluation of tasks to network nodes does not scale with network and workload complexity. A mathematical formulation of this problem is presented within this thesis that takes into account all relevant performance metrics. Unlike other works, this model takes into account growing hardware heterogeneity and workload complexity, and is generalisable to a range of scenarios. This model can be used in an optimisation that generates lower cost results with latency performance close to theoretical maximums compared to naive placement approaches. With the mathematical formulation and experimental results that characterise hardware accelerator overheads, the work presented in this thesis can be used to make informed design decisions about both where to allocate tasks and deploy accelerators in the network, and the associated costs