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Proposta para aceleração de desempenho de algoritmos de visão computacional em sistemas embarcados (2016)

  • Authors:
  • Autor USP: CURVELLO, ANDRÉ MÁRCIO DE LIMA - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: LINUX; VISÃO COMPUTACIONAL; SISTEMAS EMBUTIDOS
  • Keywords: MULTICORE
  • Language: Português
  • Abstract: O presente trabalho apresenta um benchmark para avaliar o desempenho de uma plataforma embarcada WandBoard Quad no processamento de imagens, considerando o uso da sua GPU Vivante GC2000 na execução de rotinas usando OpenGL ES 2.0. Para esse fim, foi tomado por base a execução de filtros de imagem em CPU e GPu. Os filtros são as aplicações mais comumente utilizadas em processamento de imagens, que por sua vez operam por meio de convoluções, técnica esta que faz uso de sucessivas multiplicações matriciais, o que justifica um alto custo computacional dos algoritmos de filtros de imagem em processamento de imagens. Dessa forma, o emprego da GPU em sistemas embarcados é uma interessante alternativa que torna viável a realização de processamento de imagem nestes sistemas, pois além de fazer uso de um recurso presente em uma grande gama de dispositivos presentes no mercado, é capaz de acelerar a execução de algoritmos de processamento de imagem, que por sua vez são a base para aplicações de visão computacional tais como reconhecimento facial, reconhecimento de gestos, dentre outras. Tais aplicações tornam-se cada vez mais requisitadas em um cenário de uso e consumo em aplicações modernas de sistemas embarcados. Para embasar esse objetivo foram realizados estudos comparativos de desempenho entre sistemas e entre bibliotecas capazes de auxiliar no aproveitamento de recursos de processadores multicore. Para comprovar o potencial do assunto abordado e fundamentar a proposta do presente trabalho, foi realizado um benchmark na forma de uma sequência de testes, tendo como alvo uma aplicação modelo que executa o algoritmo do Filtro de Sobel sobre um fluxo de imagens capturadas de uma webcam. A aplicação foi executada diretamente na CPU e também na GPU embarcada. Como resultado, a execução em GPU por meio de OpenGL ES 2.0 alcançou desempenho quase 10 vezes maior com relação à execuçãoem CPU, e considerando tempos de readback, obteve ganho de desempenho total de até 4 vezes
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.06.2016
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CURVELLO, André Márcio de Lima; RODRIGUES, Evandro Luís Linhari. Proposta para aceleração de desempenho de algoritmos de visão computacional em sistemas embarcados. 2016.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03082016-164741/pt-br.php >.
    • APA

      Curvello, A. M. de L., & Rodrigues, E. L. L. (2016). Proposta para aceleração de desempenho de algoritmos de visão computacional em sistemas embarcados. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03082016-164741/pt-br.php
    • NLM

      Curvello AM de L, Rodrigues ELL. Proposta para aceleração de desempenho de algoritmos de visão computacional em sistemas embarcados [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03082016-164741/pt-br.php
    • Vancouver

      Curvello AM de L, Rodrigues ELL. Proposta para aceleração de desempenho de algoritmos de visão computacional em sistemas embarcados [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03082016-164741/pt-br.php

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