Resumen

Los sistemas de reconocimiento de objetos de última generación y estimación de postura a menudo utilizan algoritmos de características puntuales, que a su vez suelen requerir la potencia de cálculo del hardware de PC convencional. En este artículo, describimos dos sistemas integrados para la detección de objetos y estimación de postura utilizando características puntuales sofisticadas. El paso de detección de características del algoritmo Speeded-up Robust Features (SURF) se acelera mediante un núcleo IP especial. El primer sistema realiza la detección de objetos y está completamente implementado en una única FPGA Virtex-5 de tamaño medio. El segundo sistema es una plataforma de realidad aumentada, que consiste en un microcontrolador basado en ARM y cámaras inteligentes basadas en FPGA que soportan el sistema principal.

• Materias:Control de potencia Núcleo de memoria Sensor de visión Acelerador de hardware Programación de arquitecturas
• Subjects:Power control Memory core Vision sensor Hardware accelerator Architecture programming
• Palabras claves:Reconocimiento de objetos; Estimación de postura; Algoritmos de características de puntos; Sistemas embebidos; Características Robustas Aceleradas; Plataforma de realidad aumentada
• Keywords:Object recognition; Pose estimation; Point feature algorithms; Embedded systems; Speeded-up Robust Features; Augmented reality platform