Final Degree Project
Análisis de algoritmos de detección de características de OpenCV en Raspberry Pi
Author/s | Vicente Sugue, Javier Jesús de |
Director | Alvarado Aldea, Ignacio
Pereira Martín, Mario |
Department | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática |
Publication Date | 2020 |
Deposit Date | 2021-02-19 |
Academic Title | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales |
Abstract | En el proyecto que se presenta a continuación, se va a realizar el estudio de algunos métodos de
detección de características de la librería de visión artifical “OpenCV” para evaluar su eficiencia
a la hora de implementar ... En el proyecto que se presenta a continuación, se va a realizar el estudio de algunos métodos de detección de características de la librería de visión artifical “OpenCV” para evaluar su eficiencia a la hora de implementar algoritmos de visión artifical en sistemas embebidos, concretamente el dispositivo que se utiliza en este proyecto es la Raspberry Pi. La Raspberry Pi es considerada en la actualidad como un sistema con mucho potencial ya que pese a sus proporciones es capaz de presentar un mejor rendimiento que muchos ordenadores de sobremesa [1]. En este proyecto se va a explicar por qué es una gran opción para implementar en vehiculos autónomos. Los algoritmos que se van a tratar son SIFT (Scale Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) y ORB (Oriented Fast and Rotated Brief) y van a ser evaluados en función de unos parámetros específicos. Estos parámetros han sido específicamente elegidos debido a que tienen mucho peso a la hora de ejecutar programas en sistemas embebidos y son: el número de puntos clave detectados en las distintas imagenes utilizadas y el tiempo de ejecución del algortimo elegido en cada caso. Los resultados serán obtenidos a través de simulaciones realizadas con imagenes ya que, en definitiva, una secuencia de video es simplemente un conjunto de fotogramas reproducidos uno tras otro y es suficiente para obtener resultados válidos para el fin de este proyecto. La idea de la realización de este proyecto surje de el deseo de crear sistemas de visión artificial portátiles que puedan ser utilizados en pequeños vehiculos motorizados o en robots, por ello deben ser fisicamente lo mas ligeros y pequeños posibles, intentando sacar el máximo rendimiento a estos dispositivos para obtener un sistema robusto y que pueda ser ejecutado en tiempo real. Con los resultados obtenidos de este proyecto se pretende crear un sistema de visión artificial para vehículos autónomos con distintas aplicaciónes de visión artifical tales como detección de objetos, mapeado de entornos y otras aplicaciónes útiles. In the project presented below, the study of some detection methods of the characteristics of the artificial vision library “OpenCV” will be carried out to evaluate its efficiency when implementing artificial vision ... In the project presented below, the study of some detection methods of the characteristics of the artificial vision library “OpenCV” will be carried out to evaluate its efficiency when implementing artificial vision algorithms in embedded systems, specifically the device used in this project is the Raspberry Pi. The Raspberry Pi is currently considered as a system with a lot of potential since, despite its proportions, it is capable of presenting a better performance than many desktop computers [1]. This project will explain why it is a great option to implement in autonomous vehicles. The algorithms to be treated are SIFT (Scale Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) y ORB (Oriented Fast and Rotated Brief) and will be evaluated based on specific parameters. These parameters have been specifically chosen because they have a lot of weight when executing programs on embedded systems and they are: the number of key points detected in the different images used and the execution time of the algorithm chosen in each case. The results will be obtained through simulations made with images since, in short, a video sequence is simply a set of frames reproduced one after another and it is enough to obtain valid results for the end of this project. The idea of carrying out this project arises from the desire to create portable artificial vision systems that can be used in small motorized vehicles or robots, therefore they must be physically as light and small as possible, trying to get the most out of them to obtain a robust system that can be executed in real time. The results obtained from this project are intended to create an artificial vision system for autonomous vehicles with different applications of artificial vision such as object detection, environment mapping and other useful applications. |
Citation | Vicente Sugue, J.J.d. (2020). Análisis de algoritmos de detección de características de OpenCV en Raspberry Pi. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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TFG-3163-DE VICENTE SUGUE.pdf | 2.871Mb | [PDF] | View/ | |