Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Fularz, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Implementacja w układzie reprogramowalnym algorytmu wyodrębniania ruchomych obiektów
Hardware implementation of background subtraction algorithm
Autorzy:
Kraft, M.
Fularz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154545.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
układy FPGA
sprzętowa implementacja
systemy wizyjne
algorytm przybliżonej mediany
FPGA devices
hardware implementation
vision systems
average median algorithm
Opis:
W pracy przedstawiono implementację w strukturze FPGA systemu detekcji obiektów ruchomych wykorzystującego metodę przybliżonej mediany. W celu poprawy wyników zastosowano modyfikację algorytmu, polegającą na poddaniu obrazu różnicowego działaniu filtra uśredniającego, oraz maksymalnego. Całość systemu zrealizowano w architekturze sprzętowo-programowej, opartej o mikroprocesor Microblaze wraz z dedykowanym procesorem sprzętowym podłączony przez interfejs FSL.
The paper presents the FPGA implementation of a moving object detection system, based on the approximate median algorithm [1]. The method, despite its simplicity and low memory requirement, offers good detection quality [2]. To further improve the results, the original algorithm was modified by applying additional averaging and maximal filtering to the difference image [3]. The system is implemented as hybrid hardware/ software architecture, based on the Microblaze microprocessor [4], along with a dedicated coprocessor connected to it via the FSL (Fast Simplex Link) interface [5]. The microprocessor works under the control of the Xilkernel operating system, along with the LwIP TCP/IP stack, which allows transferring data through Ethernet. The software part of the algorithm performs the task of receiving the input image data, computing the difference image, and updating the background model accordingly. The difference image is then filtered by the Gaussian and maximum filter are implemented as a single hardware coprocessor. The processed data is sent back to the PC. Table 1 presents the summary of resources used for the implementation. Figure 1 outlines the system architecture. Figures 2 and 3 show the detailed coprocessor structure. The implemented system is capable of processing over ten 256x256, 8-bit grayscale image frames per second using an inexpensive Spartan-3E FPGA with 50MHz clock (see Fig. 4).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 7, 7; 659-661
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementacja w układzie reprogramowalnym wieloprocesorowego systemu realizującego algorytm RANSAC
FPGA implementation of a multiprocessor system performing the RANSAC algorithm
Autorzy:
Fularz, M.
Kraft, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155012.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
układy FPGA
sprzętowa implementacja
systemy wieloprocesorowe
RANSAC
macierz fundamentalna
FPGA devices
hardware implementation
multiprocessor systems
fundamental matrix
Opis:
W artykule opisano programową, wieloprocesorową realizację algorytmu RANSAC, który umożliwia odporną estymację modelu matematycznego z danych pomiarowych zawierających znaczący odsetek wartości odstających (ang. outliers). System został zaimplementowany w układzie FPGA w oparciu o konfigurowalne soft procesory MicroBlaze. W pracy przedstawiono opis algorytmu RANSAC, sposób jego podziału w celu przetwarzania równoległego, a także proces konfiguracji systemu wieloprocesorowego. Zaprezentowano również przyrost prędkości przetwarzania w zależności od liczby zastosowanych rdzeni procesorowych, porównano te wyniki do realizacji na komputerze klasy PC i przedstawiono zużycie zasobów układu FPGA.
The paper describes a multiprocessor system implementing the RANSAC algorithm [3] which enables robust estimation of a fundamental matrix from a set of image keypoint correspondences containing some amount of outliers. The fundamental matrix encodes the relationship between two views of the same scene. The knowledge of the fundamental matrix enables e.g. the reconstruction of the scene structure. The implemented system is based on three MicroBlaze microprocessors [5] (one master, two slaves) and a dedicated hardware coprocessor connected using fast simplex link (FSL) interfaces [6]. The slave microprocessors perform the task of fundamental matrix computation from point correspondences using singular value decomposition - the so called 8-point algorithm [1, 2] (hypothesis generation). The master processor, along with the connected coprocessor, is responsible for dataflow handling and hypothesis testing using the Sampson error formula (7). The hypothesize and test framework used in RANSAC allows for largely independent task execution. The design is a development of a system described in [5]. The block diagram and dataflow diagram of the proposed solution are given in Figs. 1 and 2, respectively. Tabs. 1 and 2 summarize the use of FPGA resources. With a 100 MHz clock, the designed system is capable of processing the data at the speed which is roughly equivalent to that of the Atom N270 microprocessor clocked at 1,2 GHz. The resulting solution will be targeted at applications for which small size, weight and power consumption are critical. The design is also easily scalable - addition of more slave processors will result in additional increase in the processing speed.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 8, 8; 914-916
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies