Algoritmo de visión estereo en tiempo real implementado en GPGPU

Abstract

En el este trabajo se presenta una implementación en tiempo real de un sistema de visión artificial en tres dimensiones sobre GPGPU. Se logra optimizar el procesamiento de visión estéreo mediante el algoritmo de Suma de Diferencias Absolutas (SAD), seleccionado en virtud de su costo computacional moderado. Se aplican sobre la imagen resultante sendos kernels de sustracción de fondo y suavizado, con el objeto de minimizar los errores de procesamiento intrínsecos de SAD, obteniéndose en forma experimental los parámetros óptimos para cada kernel. Se aplica esta cadena de procesamiento sobre una plataforma basada en GPGPU, y sobre un equipo basado en CPU convencional de arquitectura x86. Se comparan los resultados con el mismo procesamiento ejecutado en una CPU convencional y se demuestra una mejora 13x en el tiempo de ejecución, y por consecuencia, la factibilidad de aplicar el método para procesamiento de video en tiempo real utilizando GPGPUs como plataforma de ejecución, hecho que permite proyectar futuros trabajos en aplicaciones industriales de tiempo real que se valgan de la visión 3D para verificación de ensamble de productos sobre líneas de montaje.