Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.973
Aluno: Pedro Jorge Américo Ishimaru
Orientadora: Profa. Edna Natividade da Silva Barros
Título: DESENVOLVIMENTO DE MÓDULO PARA SEGMENTAÇÃO DE ESPAÇO LIVRE EM IMAGENS ESTÉREO COM PROTOTIPAÇÃO EM FPGA
Data: 13/08/2021
Hora/Local: 10h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Adriano Augusto de Moraes Sarmento (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Victor Wanderley Costa de Medeiros (UFRPE / Departamento de Estatística e Informática)
Profa. Edna Natividade da Silva Barros (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
No contexto da robótica e de veículos autônomos terrestres, a segmentação
de chão e espaço livre é uma questão de suma importância para o bom
funcionamento dos sistemas. Este problema, relacionado à área de percepção
de espaço, é amplamente discutido na literatura, havendo diversas técnicas
implementadas, tais como Redes Neurais, grafos e processamento de imagem,
para diferentes tipos de sinais de entrada como, por exemplo, imagem, som,
LIDAR, imagens estéreo, etc. Todavia, geralmente os métodos propostos para
solucionar este problema são computacionalmente custosos, envolvendo
manipulação de matrizes e operações de convolução e são implementados em
plataformas complexas, isto diverge da natureza das aplicações nas quais,
frequentemente, os dispositivos finais estão inseridos em cenários de
sistemas embarcados, nos quais há restrições de capacidade de
processamento, memória, consumo de potência, custo, e desempenho.
Diante deste cenário, este trabalho propõe uma arquitetura em FPGA para
segmentação de chão com técnicas de visão computacional estéreo, partindo
de mapas de disparidade gerados a partir de duas imagens captadas de locais
ligeiramente distintos. A arquitetura foi baseada no desenvolvimento de um
algoritmo que adapta para a implementação em FPGA técnicas algébricas que
exploram informações de tridimensionalidade para detectar na imagem regiões
de obstáculos, regiões livres e detecção de horizonte, a partir da extração
algébrica dos perfis destas. O algoritmo adaptado e a arquitetura foram
validados utilizando o Dataset do KITTI para segmentação de pista, que
utilizam imagens de cenário automotivo rodoviário real, e obtiveram baixa
perda de desempenho em termos de precisão e revocação em comparação com o
modelo de referência, com grandes ganhos em performance na taxa de frames
por segundo, consolidando um módulo de grande utilidade para aplicações
envolvendo robótica e visão computacional estéreo.
Palavras-chave: Sistemas Embarcados; Segmentação de Imagem; Visão
Computacional Estéreo; Sistemas Cyber-Physical (CPS); Desenvolvimento em
FPGA.
Comentários desativados