Banca de DEFESA: PEDRO JORGE AMERICO ISHIMARU

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : PEDRO JORGE AMERICO ISHIMARU
DATA : 13/08/2021
HORA: 10:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

DESENVOLVIMENTO DE MÓDULO PARA  SEGMENTAÇÃO DE ESPAÇO LIVRE EM IMAGENS ESTÉREO COM PROTOTIPAÇÃO EM FPGA

PALAVRAS-CHAVES:

Sistemas Embarcados; Segmentação de Imagem; Visão Computacional Estéreo; Sistemas Cyber-Physical (CPS); Desenvolvimento em FPGA.

PÁGINAS: 103
RESUMO:

No contexto da robótica e de veículos autônomos terrestres, a segmentação 
de chão e espaço livre é uma questão de suma importância para o bom 
funcionamento dos sistemas. Este problema, relacionado à área de percepção 
de espaço, é amplamente discutido na literatura, havendo diversas técnicas 
implementadas, tais como Redes Neurais, grafos e processamento de imagem, 
para diferentes tipos de sinais de entrada como, por exemplo, imagem, som, 
LIDAR, imagens estéreo, etc. Todavia, geralmente os métodos propostos para 
solucionar este problema são computacionalmente custosos, envolvendo 
manipulação de matrizes e operações de convolução e são implementados em 
plataformas complexas, isto diverge da natureza das aplicações nas quais, 
frequentemente, os dispositivos finais estão inseridos em cenários de 
sistemas embarcados, nos quais há restrições de capacidade de 
processamento, memória, consumo de potência, custo, e desempenho.
Diante deste cenário, este trabalho propõe uma arquitetura em FPGA para 
segmentação de chão com técnicas de visão computacional estéreo, partindo 
de mapas de disparidade gerados a partir de duas imagens captadas de locais 
ligeiramente distintos. A arquitetura foi baseada no desenvolvimento de um 
algoritmo que adapta para a implementação em FPGA técnicas algébricas que 
exploram informações de tridimensionalidade para detectar na imagem regiões 
de obstáculos, regiões livres e detecção de horizonte, a partir da extração 
algébrica dos perfis destas. O algoritmo adaptado e a arquitetura foram 
validados utilizando o Dataset do KITTI para segmentação de pista, que 
utilizam imagens de cenário automotivo rodoviário real, e obtiveram baixa 
perda de desempenho em termos de precisão e revocação em comparação com o 
modelo de referência, com grandes ganhos em performance na taxa de frames 
por segundo, consolidando um módulo de grande utilidade para aplicações 
envolvendo robótica e visão computacional estéreo.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1581556 - ADRIANO AUGUSTO DE MORAES SARMENTO
Interna - 1164294 - EDNA NATIVIDADE DA SILVA BARROS
Externo à Instituição - VICTOR WANDERLEY COSTA DE MEDEIROS - UFRPE