Implementación de un detector de movimiento para cámaras inteligentes sobre sistemas embebidos

Autores/as

Palabras clave:

Cámara inteligente, procesado de imágenes, detección de movimiento elemental, FPGA, XIL XSGImgLib

Resumen

Este artículo describe la implementación sobre hardware reconfigurable de un detector de movimiento para cámaras inteligentes el cual puede ser empleado en varios campos de aplicación. El sistema propuesto detecta el movimiento en un secuencia de vídeo identificando la región de interés, reduciendo el tiempo de procesado de los algoritmos de análisis e identificación posteriores. Como parte de este trabajo se realizan tres módulos de detección movimiento basados en el modelo planteado por Reichardt & Hassenstein para la detección bioinspirada de movimiento elemental, así como otros módulos auxiliares. Estos bloques han sido incorporados a la biblioteca de procesado de imágenes y vídeos XIL XSGImgLib, la cual permite simplificar y reducir el tiempo de diseño de las aplicaciones de procesado de imágenes y vídeos sobre los FPGA y SoC FPGA de Xilinx. Para la comprobación de los detectores se presenta una aplicación de detección de movimiento para un flujo espaciotemporal de vídeo en un FPGA Spartan-6 LX45.

Biografía del autor/a

Luis Manuel Garcés Socarrás, Universidad Tecnológica de La Habana "José Antonio Echeverría" CUJAE

Ingeniero en Automática en 2006, Máster en Sistemas Digitales en 2011 y Doctor en Ciencias Técnicas en 2017 por la Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría (CUJAE), Profesor Titular del Departamento de Automática y Computación de la CUJAE, Calle 114 Nº 11901 e/ Ciclo vía y Rotonda, CUJAE, Marianao, La Habana, Cuba. Telef: +53 7 266 3341. Actualmente desarrolla el tema de investigación de aceleración de algoritmos mediante hardware reconfigurable para el procesado de imágenes y vídeos.

Roberto Sánchez Correa, Hardent Inc

Ingeniero en Automática en 2014 por la Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría (CUJAE), Master en Ciencias Aplicadas (M.Sc.A) en 2017 por la École Polytechnique de Montréal, Diseñador FPGA/ASIC de la compañía Hardent Inc. Entre su campo de investigación está la aceleración de algoritmos de procesado de imágenes mediante hardware reconfigurable, así como la comunicación a alta velocidad y baja latencia en clústeres de FPGA.

Alejandro José Cabrera Sarmiento, Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE)

Ingeniero Electricista en 1977, Doctor en Ciencias en 2004 Técnicas por la Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría (CUJAE), Profesor Titular del Departamento de Automática y Computación de la CUJAE, Calle 114 Nº 11901 e/ Ciclo vía y Rotonda, CUJAE, Marianao, La Habana, Cuba. Telef: +53 7 266 3301. Sus líneas de investigación principales están relacionadas con el desarrollo de sistemas empotrados basados en FPGA y la aceleración de algoritmos sobre hardware reconfigurable, con aplicaciones en procesado de imágenes, control inteligente y criptografía.

Santiago Sánchez Solano, Instituto de Microelectrónica de Sevilla

Doctor en Ciencias Físicas por la Universidad de Sevilla en 1990, Investigador Científico del CSIC adscrito al Instituto de Microelectrónica de Sevilla, IMSE-CNM, (CSIC/Universidad de Sevilla), Sevilla, España. Sus líneas de investigación se centran en el desarrollo de sistemas empotrados con componentes hardware/software sobre FPGA y la realización microelectrónica de sistemas neurodifusos, así como sus aplicaciones en robótica, procesamiento de imágenes, seguridad y redes de sensores inteligentes

Piedad Brox Jiménez, Instituto de Microelectrónica de Sevilla

Doctora en Física por la Universidad de Sevilla en 2009, Científica Titular del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), adscrito al Instituto de Microelectrónica de Sevilla, IMSE-CNM, (CSIC/Universidad de Sevilla), Sevilla, España. Sus actividades de investigación incluyen el diseño e implementación de sistemas

neurodifusos y su aplicación al procesado digital de imagen y vídeo, diseño de sistemas de visión empotrados, diseño de circuitos digitales de altas prestaciones incluyendo dispositivos

programables (FPGA) y circuitos integrados (ASIC) para distintas aplicaciones (procesado de imagen y vídeo, criptografía, biometría (huella dactilar), controladores empotrados, sensado virtual).

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Publicado

2020-10-23

Número

Sección

Artículos

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