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Implementierung des Feature-Matching-Verfahrens ORB auf der GPU unter Nutzung von Stereoinformationen

Lehmann, Florian (2017) Implementierung des Feature-Matching-Verfahrens ORB auf der GPU unter Nutzung von Stereoinformationen. Bachelor's, DHBW Mannheim.

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12MB

Abstract

Das Institut für optische Sensorsysteme stellt mit dem Integrated Positioning System (IPS) einen Multisensoransatz zur Lagebestimmung im Raum vor. Das IPS nutzt unter anderem die Informationen aus einem Stereokamerasystem um seine aktuelle Lage zu schätzen. Die Lagebestimmung kann durch die Wiedererkennung von bereits betrachteten Merkmalen in einer Szene verbessert werden. Für die Erkennung und Beschreibung von Merkmalen wurde das Verfahren Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) im Rahmen einer Evaluierung ausgewählt. Die aktuelle Prozessierung der Informationen des IPS verarbeitet 10 Bilder pro Sekunde auf einem Prozessrechner mit einer CPU mit integrierter GPU. Für die Verarbeitung wird bisher fast ausschließlich die CPU genutzt. Für eine bessere Lastverteilung auf dem System werden wesentliche Teile der Prozessierung von ORB mit Hilfe von OpenCL auf die GPU ausgelagert. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Anpassung der Verarbeitungskette von ORB an die Anforderungen zur Prozessierung auf der GPU und die dazu angefertigte Implementierung. Zusätzlich ist ein Konzept ausgearbeitet worden, um die Informationen aus der Aufnahmegeometrie des IPS zu nutzen. Zum einen ermöglicht der feste Aufbau des Stereokamerasystems eine Einschränkung des Suchbereichs bei der Zuordnung von Merkmalen in den Stereobildpaaren. Zum anderen können bereits gefundenen Merkmale anhand ihrer Positionsinformation gezielt in Bildern aus anderen Perspektiven gesucht werden. Auf diesem Weg wird die Zuordnung von Features vereinfacht und falsche Zuordnungen vermieden. Die vorgestellten Konzepte können unabhängig von ORB für andere Verfahren zur Erkennung und Beschreibung von Merkmalen verwendet werden. Die initiale Implementierung erlaubt die Erkennung und Beschreibung von Merkmalen in 30 Bildern pro Sekunde. Dabei wird die CPU zu 5 % ausgelastet, während die GPU auf eine Auslastung von 50 % kommt. Die anschließende Gegenüberstellung mit der CPU-Implementierung von ORB aus der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV hat gezeigt, dass eine Verarbeitung von 100 Bildern in der Sekunde möglich ist.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/118849/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Implementierung des Feature-Matching-Verfahrens ORB auf der GPU unter Nutzung von Stereoinformationen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Lehmann, FlorianFlorian.Lehmann (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:11 September 2017
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Status:Published
Keywords:GPU, Acceleration, Feature, Detection, Description, Computer Vision,
Institution:DHBW Mannheim
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Earth Observation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Research theme (Project):R - Vorhaben Optische Sensorik - Theorie, Kalibration, Verifikation
Location: Berlin-Adlershof
Institutes and Institutions:Institute of Optical Sensor Systems > Real-Time Data Processing
Deposited By: Lehmann, Florian
Deposited On:12 Feb 2018 10:21
Last Modified:31 Jul 2019 20:16

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