| dc.contributor.author | Ortega-Hernández, Roberto | |
| dc.date.accessioned | 2017-08-25T17:21:22Z | |
| dc.date.available | 2017-08-25T17:21:22Z | |
| dc.date.issued | 2017-07 | |
| dc.identifier.citation | Ortega-Hernández, R. (2017). Biblioteca de procesamiento de imágenes optimizada para Arm Cortex-M7. Trabajo de obtención de grado, Especialidad en Sistemas Embebidos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO. | es |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11117/4864 | |
| dc.description | La mayoría de los vehículos en la actualidad están equipados con sistemas que asisten al conductor en tareas difíciles y repetitivas, como reducir la velocidad del vehículo en una zona escolar. Algunos de estos sistemas requieren una computadora a bordo capaz de realizar el procesamiento en tiempo real de las imágenes del camino obtenidas por una cámara. El objetivo de este proyecto es implementar una librería de procesamiento de imagen optimizada para la arquitectura ARM® Cortex®-M7. Esta librería provee rutinas para realizar filtrado espacial, resta, binarización y extracción de la información direccional de una imagen, así como el reconocimiento parametrizado de patrones de una figura predefinida utilizando la Transformada Generalizada de Hough. Estas rutinas están escritas en el lenguaje de programación C, para aprovechar las optimizaciones del compilador GNU ARM C, y obtener el máximo desempeño y el mínimo tamaño de objetos. El desempeño de las rutinas fue comparado con la implementación existente para otro microcontrolador, el Freescale® MPC5561. Para probar la funcionalidad de esta librería en una aplicación de tiempo real, se desarrolló un sistema de reconocimiento de señales de tráfico. Los resultados muestran que en promedio el tiempo de ejecución es 18% más rápido y el tamaño de objetos es 25% menor que en la implementación de referencia, lo que habilita a este sistema para procesar hasta 24 cuadros por segundo. En conclusión, estos resultados demuestran la funcionalidad de la librería de procesamiento de imágenes en sistemas de tiempo real. | es |
| dc.description | Most modern vehicles are equipped with systems that assist the driver by automating difficult and repetitive tasks, such as reducing the vehicle speed in a school zone. Some of these systems require an onboard computer capable of performing real-time processing of the road images captured by a camera. The goal of this project is to implement an optimized image processing library for the ARM® Cortex®-M7 architecture. This library includes the routines to perform image spatial filtering, subtraction, binarization, and extraction of the directional information along with the parameterized pattern recognition of a predefined template using the Generalized Hough Transform (GHT). These routines are written in the C programming language, leveraging GNU ARM C compiler optimizations to obtain maximum performance and minimum object size. The performance of the routines was benchmarked with an existing implementation for a different microcontroller, the Freescale® MPC5561. To prove the usability of this library in a real-time application, a Traffic Sign Recognition (TSR) system was implemented. The results show that in average the execution time is 18% faster and the binary object size is 25% smaller than in the reference implementation, enabling the TSR application to process up to 24 fps. In conclusion, these results demonstrate that the image processing library implemented in this project is suitable for real-time applications. | |
| dc.description.sponsorship | ITESO, A. C. | es |
| dc.description.sponsorship | Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología | es |
| dc.description.sponsorship | Continental Automotive | es |
| dc.language.iso | eng | es |
| dc.publisher | ITESO | es |
| dc.rights.uri | http://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdf | es |
| dc.subject | Sistema de Reconocimiento | es |
| dc.subject | Procesamiento de Imágenes | es |
| dc.subject | Image Processing | es |
| dc.subject | Traffic Sign Recognition | es |
| dc.title | Biblioteca de procesamiento de imágenes optimizada para Arm Cortex-M7 | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/academicSpecialization | es |
| dc.contributor.director | Tézmol-Otero, Abraham | |
| rei.peerreviewed | Yes | es |
