ASISTENTE DE CONDUCCIÓN NOCTURNA EN SISTEMA EMBEBIDO CPU-GPU, UTILIZANDO LA TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA DE HAAR(NIGHT DRIVING ASSISTANT IN A SYSTEM EMBEDDED CPU-GPU, USING THE HAAR DISCRETE WAVELET TRANSFORM)
Resumen
Resumen
Durante la noche el tráfico vehícular disminuye considerablemente, sin embargo, un número significativo de accidentes ocurren durante este lapso de tiempo, un factor importante a considerar es la disminución visibilidad debido a la mala iluminación. Se presenta el diseño y desarrollo de un sistema de asistencia para conducción nocturna en un sistema embebido. Mediante la Transformada Wavelet Discreta de Haar, se fusionó una imagen convencional con una imagen infrarroja, para así generar una imagen con más información visible para el conductor. Para que estas imágenes fusionadas sean realmente un asistente de conducción, deben ser generadas en el menor tiempo posible, por ello se realizó la paralelización del programa y se ejecutó en un sistema paralelo embebido CPU-GPU. En este sistema paralelo se realizaron diversos experimentos para generar imágenes fusionadas con diferentes resoluciones, obteniendo aceleraciones en el tiempo de procesamiento de hasta 69x.
Palabras Claves: Fusión de imágenes, GPU, Transformada Wavelet Discreta, Sistemas embebidos.
Abstract
At night, the vehicular traffic decreases considerably, however, a significant number of accidents occurs, one problem is the decreased visibility due to poor lighting. This paper presents the design and development of a night driving assistance system. Through the Haar Discrete Wavelet Transform, a conventional image was merged with an infrared image, in order to generate an image with more information visible to the driver. For these merged images to really be a driving assistant, they must be generated in the shortest possible time, so the program was parallelized and executed in a parallel CPU-GPU embedded system. In this parallel system, several experiments were carried out to generate fused images with different resolutions, obtaining accelerations in the processing time of up to 69x.
Keywords: Image Fusion, GPU, Discrete Wavelet Transform, Embedded Systems.Texto completo:
428-444 PDFReferencias
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