Yazar
Demirdağ, Zeynep Gülbeyaz
Basım Tarihi
2024-08-30T14:55:21Z
Konu
Görüntü işleme, Görüntü analizi, Dijital teknikler, Matematik, Havadan gözetleme, Optik veri işleme
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
77793a03-a68c-4ae3-b8b5-31b628776fad
Lokasyon
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Tarih
2024-08-30T14:55:21Z
Örnek Metin
Geniş Alan Hava Gözetleme (WAAS), geniş coğrafi alanların gerçek zamanlı olarak izlenmesini ifade eden bir tür gözetim sistemidir. Bir WAAS sistemi, İnsansız Hava Aracına (İHA) monte edilen birden fazla kamera ve/veya sensör kullanılarak tasarlanmıştır. WAAS sistemleri birkaç kilometre karelik bir alanı aynı anda tarayabilir. Ancak WAAS sistemleri tarafından toplanan büyük miktardaki verinin uçakta gerçek zamanlı olarak işlenmesi zor olabilir. Bu çalışma, bir WAAS sisteminin dört temel modülünün performansını hızlandırmak için Grafik İşleme Birimlerinin (GPU) ve çok çekirdekli programlama tekniklerinin kullanılmasını önermektedir: görüntü eşleştirme/birleştirme, nesne algılama, izleme ve süper çözünürlük. Görüntü eşleştirme/birleştirme, panoramik bir görüntü, diğer bir deyişle izlenen alanın mozaik görüntüsünü oluşturmak için kameralar tarafından çekilen birden fazla görüntünün İHA'ya kaydedilmesini ve birleştirilmesini içerir. Nesne algılama ve izleme modülleri, arabalar, kamyonlar ve insanlar gibi nesnelerin hareketlerini tanımlamayı ve izlemeyi içerir. Son olarak süper çözünürlük modülü, görüntülerin çözünürlüğünü artırmak için hesaplamalı teknikler kullanır ve görüntüler hakkında daha fazla ayrıntı sağlar. Bu modülleri hızlandırmak için GPU ve çok çekirdekli programlama teknikleri kullanılarak WAAS sisteminin hızı ve verimliliği önemli ölçüde artırıldı. GPU'lar bu göreve çok uygundur çünkü paralel işleme için tasarlanmışlardır ve büyük miktarlarda veriyi gerçek zamanlı olarak işlemelerine olanak tanırlar. Deneyler, GPU'ların ve çok çekirdekli programlama tekniklerinin kullanılmasının görüntü birleştirme, nesne algılama, izleme ve süper çözünürlük performansını önemli ölçüde artırabildiğini, bu modüllerin paralel olarak yürütülmesini ve WAAS'tan toplanan büyük miktarda verinin gerçek zamanlı olarak işlenmesini mümkün kıldığını gösteriyor. Hızlandırılmış modüller, zorlu test senaryoları için NVIDIA Jetson AGX Xavier yerleşik GPU kartı üzerinde test edilerek uç cihazlarda gerçek zamanlı gözetim potansiyelleri ortaya konmuştur. GAHG sistemi, insansız hava aracı (İHA) üzerine monte edilmiş birden fazla kamera veya sensör kullanılarak tasarlanmıştır. GAHG sistemleri tek seferde birkaç kilometrekarelik bir alan tarayabilir. Ancak, GAHG sistemleri tarafından işletilen büyük miktarda veri olabilir, uçağın gerçek zamanlı olarak çalıştırılması zordur. Bu çalışma, bir GAHG sisteminin dört temel modülün kullanımını hızlandırmak için grafik işleme birimlerini (GPU) ve çok çekirdekli programlama tekniklerinin özelliklerini önermektedir: görüntü eşleştirme/birleştirme, nesne algılama, izleme ve süper dosyalar. Görüntü eşleştirme/birleştirme, panoramik bir görüntü, başka bir ifadeyle izlenen alandan mozaik görüntü oluşturmak için İHA'daki kameralar tarafından çekilen kayıtların kaydedilip birleştirilmesini içerir. Nesne tespiti ve takip modülleri, arabalar, kamyonlar ve insanlar gibi ortaya çıkan hareketlerini tespitini ve takibini içerir. Ayrıca, süper modüller modülü, oranların azaltılmasını artırır ve görüntüler hakkında daha fazla ayrıntı sağlar. Bu modülleri hızlandırmak için GPU ve çok çekirdekli programlama teknolojileri kullanılarak WAAS sisteminin hızı ve verimliliği önemli ölçüde iyileştirilmiştir. GPU'lar, paralel işleme için tasarlandıkları ve büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işlemelerine izin verilmesi için bu görev için çok uygundur. Deneyler, GPU'ları ve çok çekirdekli programlama tekniklerini kullanmanın, GAHG sistemi modüllerinin önemli ölçüde iyileştirilebildiğini ve bu modüllerin paralel olarak saklanmasını ve GAHG'tan eğitimin büyük miktarda verinin gerçek zamanda çalıştırılmasını mümkün kıldığını gösteriyor. Hızlandırılmış modüller, zorlu test senaryoları için NVIDIA Jetson AGX Xavier gömülü GPU kartı üzerinde test edilerek geniş kapsamlı gerçek zamanlı gözetim potansiyelleri ortaya konmuştur.
