Resumen

La estimación precisa del movimiento en tiempo real es muy crítica para muchas tareas de visión por computadora. Sin embargo, debido a sus requisitos de potencia computacional y velocidad de procesamiento, rara vez se utiliza para aplicaciones en tiempo real, especialmente para vehículos no tripulados micro. En nuestro trabajo previo, se construyó un sistema FPGA para procesar vectores de flujo óptico de 64 fotogramas por segundo. En comparación con algoritmos basados en software, este sistema logró una velocidad de fotogramas mucho más alta pero con una precisión marginal. En este artículo, se propone un algoritmo de flujo óptico más preciso. Se incorpora un suavizado temporal en la estructura de hardware que mejora significativamente la precisión del algoritmo. Para acomodar el suavizado temporal, la estructura de hardware se compone de dos partes: el módulo de derivadas (DER) produce resultados intermedios y el módulo de cálculo de flujo óptico (OFC) calcula los vectores de flujo óptico finales. Se utiliza software que se ejec

• Materias:Lógica programable Núcleo de IP Sensor de estimación Bloques de memoria Neuromórfica
• Subjects:Programmable logic IP core Estimation sensor Memory blocks Neuromorphic
• Palabras claves:Tiempo real; Estimación de movimiento; Visión por computadora; Algoritmo de flujo óptico; Sistema FPGA; Suavizado temporal
• Keywords:Real-time; Motion estimation; Computer vision; Optical flow algorithm; FPGA system; Temporal smoothing