Methods for the implementation of computer vision algorithms in fpga-based smart camera

Resumen

En estos últimos años ha habido una expansión sin precedentes en los tipos y capacidades de aparatos computacionales. Desde coches a teléfonos móviles, casi todos los aparatos eléctricos contiene algún tipo de unidad de procesamiento, y las cámaras no son una excepción. Con el uso de técnicas de visión por ordenador que pueden ser empotradas en la cámara, hay muchas aplicaciones interesantes en campos como la video vigilancia, la asistencia a domicilio o la asistencia al conductor. En este contexto, hemos propuesto, implementado y validado un nuevo algoritmo que mezcla Cadenas de Markov con Filtros de Partículas para hacer seguimiento de múltiples personas en una escena, y gestionar un número variables de objetivos, manteniendo su idoneidad para la implementación en una cámara inteligente. Hemos probado este algoritmo tanto en bases de datos de imágenes públicas como privadas, y mostramos como su rendimiento es mejor comparándolo con un algoritmo conocido, el MCMCPF. También proponemos una metodologí­a iterativa basada en simulaciones para la implementación de este algoritmo en una cámara inteligente con FPGAs, para aprovechar el paralelismo inherente en el algoritmo. Para demostrar la validez de este método, hemos implementado una parte de la aplicación de seguimiento siguiendo esta metodologí­a. Finalmente, gracias a la información sobre posibles cuellos de botella dada por las simulaciones, proponemos una arquitectura que permite que el algoritmo funcione en tiempo real.