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J-GLOBAL ID：201802291423779000   整理番号：18A0201684

GPU上での最適化された規格化した相互相関と伝搬探索範囲に基づくステレオビジョンの実時間実装【Powered by NICT】

Real-time implementation of stereo vision based on optimised normalised cross-correlation and propagated search range on a GPU

著者 (2件)： Fan Rui (Visual Information Laboratory, University of Bristol, BS8 1UB, UK) ,  Dahnoun Naim (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Bristol, BS8 1UB, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IST  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 精度と速度間のトレードオフのために,両眼ステレオビジョンは,3Dコンピュータビジョン研究分野における挑戦的な課題である。本論文では,効率的なステレオマッチングアルゴリズムは,各種自律車両応用のための実時間で高精度な視差マップを達成するために最新のGPU上に実装した。提案したアルゴリズムは,著者らの以前の論文から開発し,列Vで探索範囲はV+1に位置する三推定近隣格差から伝播した。実行を高速化するために,一般的なNCCアルゴリズムは方程式をfactorising五つの独立した部分ににより最適化した。hi,H_r,ajとa_rの計算は積分画像II,Ir,12とI_r2を用いて加速した。hおよびaの値は,ステレオマッチング,システムは実時間で実行できるようにする高価な計算をさらに小さくする時の索引付けのための静的プログラム貯蔵の中に保存される。本研究の主目的は,並列計算アーキテクチャ(OpenMPとCUDA(Compute Unified Device Architecture)を利用した高処理速度を加速した。NVIDIA GTX970m GPU上での実装の性能はシングルスレッドとマルチスレッドを用いたIntelコアi7 4720HQ CPU上での実装の性能と比較した。実験結果はKITTIデータベース,異なる数のスレッドを用いたCPU上での実装よりも二と九倍の速さの間にあるからの画像(分解能:1242×375)を処理するときにGPU実装は37fpsをもたらすことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  計算機アーキテクチャ ,  スレッド ,  *標準化 ,  三次元 ,  画像 ,  マルチスレッド ,  分解能 ,  ステレオマッチング ,  並列演算 ,  *立体視 ,  コンピュータビジョン ,  高速化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： GPU ,  最適化 ,  規格化 ,  相互相関 ,  伝搬 ,  探索範囲 ,  ステレオビジョン ,  実時間 ,  実装