Parametric Dense Stereovision Implementation on a System-on Chip (SoC)

تنفيذ الرؤية المجسمة الكثيفة البارامترية على نظام على شريحة (SoC)

Clicks: 308
ID: 110384
2012
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #764 of 1,694 articles by views in sensors

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 1,694 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
This paper proposes a novel hardware implementation of a dense recovery of stereovision 3D measurements. Traditionally 3D stereo systems have imposed the maximum number of stereo correspondences, introducing a large restriction on artificial vision algorithms. The proposed system-on-chip (SoC) provides great performance and efficiency, with a scalable architecture available for many different situations, addressing real time processing of stereo image flow. Using double buffering techniques properly combined with pipelined processing, the use of reconfigurable hardware achieves a parametrisable SoC which gives the designer the opportunity to decide its right dimension and features. The proposed architecture does not need any external memory because the processing is done as image flow arrives. Our SoC provides 3D data directly without the storage of whole stereo images. Our goal is to obtain high processing speed while maintaining the accuracy of 3D data using minimum resources. Configurable parameters may be controlled by later/parallel stages of the vision algorithm executed on an embedded processor. Considering hardware FPGA clock of 100 MHz, image flows up to 50 frames per second (fps) of dense stereo maps of more than 30,000 depth points could be obtained considering 2 Mpix images, with a minimum initial latency. The implementation of computer vision algorithms on reconfigurable hardware, explicitly low level processing, opens up the prospect of its use in autonomous systems, and they can act as a coprocessor to reconstruct 3D images with high density information in real time.
تقترح هذه الورقة البحثية تنفيذاً عتادياً مبتكراً للاسترجاع الكثيف للقياسات ثلاثية الأبعاد القائمة على الرؤية التجسيمية. تقليدياً، فرضت أنظمة الرؤية التجسيمية ثلاثية الأبعاد حداً أقصى لعدد التطابقات التجسيمية، مما فرض قيداً كبيراً على خوارزميات الرؤية الاصطناعية. يوفر النظام على شريحة (SoC) المقترح أداءً وكفاءةً عاليين، بفضل بنية قابلة للتوسع ومناسبة للعديد من الحالات المختلفة، وموجهة لمعالجة تدفق الصور التجسيمية في الوقت الفعلي. ومن خلال الجمع الملائم بين تقنيات التخزين المؤقت المزدوج والمعالجة عبر خطوط الأنابيب، يتيح استخدام العتاد القابل لإعادة التهيئة تصميماً لنظام على شريحة قابل للضبط البراميتري، مما يمنح المصمم القدرة على تحديد أبعاده وميزاته المناسبة. ولا تتطلب البنية المقترحة أي ذاكرة خارجية، نظراً لأن المعالجة تُجرى فور ورود تدفق الصور. كما يتيح نظامنا على شريحة بيانات ثلاثية الأبعاد مباشرة دون الحاجة إلى تخزين كامل الصور التجسيمية. ويتمثل هدفنا في تحقيق سرعة معالجة عالية مع الحفاظ على دقة البيانات ثلاثية الأبعاد باستخدام الحد الأدنى من الموارد. ويمكن التحكم في المعاملات القابلة للتهيئة عبر مراحل لاحقة أو متوازية من خوارزمية الرؤية المنفذة على معالج مدمج. وبالاعتماد على تردد ساعة قدره 100 ميغاهرتز لعتاد مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGA)، يمكن الحصول على تدفقات صور تصل إلى 50 إطاراً في الثانية لخرائط تجسيمية كثيفة تحتوي على أكثر من 30,000 نقطة عمق لصور بدقة 2 ميغابكسل، وبأدنى زمن انتقال أولي. إن تنفيذ خوارزميات الرؤية الحاسوبية على العتاد القابل لإعادة التهيئة، وتحديداً معالجة المستوى المنخفض، يفتح آفاقاً واسعة لاستخدامها في الأنظمة المستقلة، حيث يمكن أن تعمل كمعالج مساعد لإعادة بناء صور ثلاثية الأبعاد ذات كثافة معلوماتية عالية في الوقت الفعلي.
Reference Key
gardel2012sensorsparametric Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Alfredo Gardel;Pablo Montejo;Jorge García;Ignacio Bravo;José L. Lázaro;Gardel, Alfredo;Montejo, Pablo;García, Jorge;Bravo, Ignacio;Lázaro, José L.;
Journal sensors
Year 2012
DOI
10.3390/s120201863
URL
https://www.mdpi.com/1424-8220/12/2/1863##cite
Keywords
entropy correlation real-time processing correspondence stereovision reconfigurable hardware imaging National Center for Biotechnology Information NCBI NLM MEDLINE pubmed abstract nih national institutes of health national library of medicine research support non-u.s. gov't equipment design signal processing computer-assisted / instrumentation* equipment failure analysis pmid:22438742 pmc3304144 doi:10.3390/s120201863 alfredo gardel pablo montejo josé l lázaro three-dimensional / instrumentation* information storage and retrieval / methods* photogrammetry / instrumentation*

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.