Detecção de Faixas de Trânsito em Tempo Real usando um Sistema Embarcados de Baixo Custo e Implementação em CUDA
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2023.v44.48268Palavras-chave:
detecção de faixas de trânsito, aplicação em tempo real, CUDA, computação henerogêneaResumo
Este trabalho avalia a eficácia da computação heterogênea, com base em uma implementação CUDA, para detecção de faixas de sinalização de trânsito em tempo real um computador embarcado de baixo custo típico. O trabalho propõe e analisa um algoritmo com otimizações CUDA usando uma abordagem heterogênea baseada na extração de características de uma imagem em perspectiva aérea. O método incorpora algoritmos conhecidos otimizados para obter uma solução muito eficiente com altas taxas de detecção, além de combinar técnicas para melhorar as marcações e remover ruídos. A solução baseada em CUDA é comparada a uma biblioteca OpenCV e a uma implementação sequencial em CPU. O método é avaliado por um experimento prático usando conjuntos de dados de imagens do banco de dados TuSimple em um computador embarcado NVIDIA Jetson Nano. O algoritmo detecta até 97,9% das faixas de sinalização com uma precisão de 99,0% no melhor cenário avaliado. Além disso, o algoritmo com otimizações em CUDA resulta em taxas superiores a 300 fps, acelerando 25 vezes e 140 vezes a implementação do OpenCV e da CPU, respectivamente, todas avaliadas no computador embarcado NVIDIA Jetson Nano. Esses resultados mostram que algoritmos e soluções mais complexos podem ser empregados para obter melhores taxas de detecção, mantendo os requisitos em tempo real em um computador embarcado de baixa potência típico usando uma implementação CUDA.
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