Real-time stereo vision systems hav

Real-time stereo vision systems have many applications -
from autonomous navigation for vehicles through surveillance
to materials handling. Accurate scene interpretation
depends on an ability to process high resolution images in
real-time, but, although the calculations for stereo matching
are basically simple, a practical system needs to evaluate
at least 109 disparities every second - beyond the capability
of a single processor. Stereo correspondence algorithms
have high degrees of inherent parallelism and are thus good
candidates for parallel implementations. In this paper, we
compare the performance obtainable with an FPGA and a
GPU to understand the trade-off between the flexibility but
relatively low speed of an FPGA and the high speed and
fixed architecture of the GPU. Our comparison highlights
the relative strengths and limitations of the two systems.
Our experiments show that, for a range of image sizes, the
GPU manages 2 × 109 disparities per second, compared
with 2.6 × 109 disparities per second for an FPGA

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โปรแกรมประยุกต์หลายโปรแกรม - มีระบบสเตอริโอแบบเรียลไทม์จากนำตนเองสำหรับรถที่ผ่านการเฝ้าระวังการขนถ่ายวัสดุ ฉากที่ต้องตีความขึ้นกับความสามารถในการประมวลผลภาพความละเอียดสูงในแบบเรียลไทม์ แต่ ถึงแม้ว่าการคำนวณสำหรับการจับคู่สเตอริโอเรียบง่ายโดยทั่วไป ระบบปฏิบัติการที่จำเป็นต้องประเมินความแตกต่างน้อย 109 ทุกวินาที - เกินความสามารถของตัวประมวลผลเดียว อัลกอริทึมติดต่อสเตอริโอมีของธรรมชาติขนาน และดังดีผู้สมัครสำหรับการใช้งานแบบขนาน ในกระดาษนี้ เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพ ด้วย FPGA การรับ และการGPU เข้าใจปิดระหว่างความยืดหยุ่น แต่ค่อนข้างต่ำความเร็วของ FPGA และความเร็วสูง และสถาปัตยกรรมถาวรของ GPU ไฮไลท์ของเราเปรียบเทียบเปรียบเทียบจุดแข็งและข้อจำกัดของระบบสองระบบการทดลองของเราแสดงที่ ขนาดภาพ การGPU จัดการ 2 × 109 เปรียบเทียบความแตกต่างต่อวินาทีมีความแตกต่าง× 109 2.6 วินาทีสำหรับ FPGA การ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบ Real-Time วิสัยทัศน์สเตอริโอมีการใช้งานจำนวนมาก -
จากการนำตนเองสำหรับยานพาหนะผ่านการเฝ้าระวัง
กับการจัดการวัสดุ การตีความฉากที่ถูกต้อง
ขึ้นอยู่กับความสามารถในการประมวลผลภาพความละเอียดสูงใน
เวลาจริง แต่ถึงแม้ว่าการคำนวณสำหรับการจับคู่แบบสเตอริโอ
มีความเรียบง่ายโดยทั่วไประบบปฏิบัติต้องประเมิน
อย่างน้อย 109 เสมอภาคทุกวินาที - เกินขีดความสามารถ
ของโปรเซสเซอร์เดียว ขั้นตอนวิธีการติดต่อสเตอริโอ
มีองศาสูงของความเท่าเทียมโดยธรรมชาติและจึงดี
สำหรับผู้สมัครใช้งานคู่ขนาน ในบทความนี้เราจะ
เปรียบเทียบประสิทธิภาพที่จะได้รับกับ FPGA และ
GPU ที่จะเข้าใจการออกระหว่างความยืดหยุ่น แต่
ความเร็วที่ค่อนข้างต่ำของ FPGA และความเร็วสูงและ
สถาปัตยกรรมที่คงที่ของ GPU เปรียบเทียบของเราเน้น
จุดแข็งของญาติและข้อ จำกัด ของทั้งสองระบบ.
การทดลองของเราแสดงให้เห็นว่าสำหรับช่วงของขนาดภาพที่
GPU จัดการ 2 × 109 เสมอภาคต่อวินาทีเมื่อเทียบ
กับ 2.6 × 109 เสมอภาคต่อวินาทีสำหรับ FPGA