Strojni vid na masivno vzporedni vgradni arhitekturi

TUŠAR, GREGOR (author), Perš, Janez (mentor)

Zaradi stalnega večanja potreb po računski moči, se poleg klasičnih razvijajo novi pristopi računanja. Za reševanje računalniških problemov se ob običajnih procesorjih vedno pogosteje uporabljajo modernejše masivno vzporedne arhitekture. V delu je predstavljen kratek zgodovinski pregled razvoja in njihovih značilnosti. Opisane so teoretične zakonitosti in omejitve. V drugem delu je prikazan praktični primer aplikacije industrijskega strojnega vida in meritve hitrosti določenih funkcij na vgrajeni platformi. V algoritmu so uporabljene Nvidia CUDA funkcije iz odprtokodne knjižnice OpenCV. Te omogočajo razporeditev dela med vsa jedra integriranega grafičnega procesorja.

• Language: Slovenian
• Keywords: paralelizacija, strojni vid, vgrajeni sistem
• Work type: Master's thesis/paper
• Organization: FE - Faculty of Electrical Engineering
• Year: 2015
• PID: 20.500.12556/RUL-72774
• Publication date in RUL: 30.09.2015

TUŠAR, GREGOR, 2015, Strojni vid na masivno vzporedni vgradni arhitekturi [online]. Master’s thesis. [Accessed 28 March 2025]. Retrieved from: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=eng&id=72774

Secondary language

• Language: English
• Title: Machine vision on a massively parallel embedded architecture

Abstract

Due to a constant increase of need for computational power, additional approaches to classical processors has been developed. Computational workload is more and more solved by using massive parallel computer architectures. This paper contains a short historical overview of development and features of such computers. Described are theoretical facts and boundaries. Second part consists of a practical example of computer vision application for industrial purposes and speed measurements of specific functions on an embedded platform. Algorithm is written using Nvidia CUDA implementation of OpenCV functions. This allows us to employ all cores of an integrated graphic processor.

• Keywords: parallelization, computer vision, embedded system