A manycore vision processor architecture for embedded applications

Abstract

Sistemas de Processamento de Imagem e Visão Computacional agora estão cada vez mais difundidos na tecnologia, permitindo aplicações para Sistemas Ciberfísicos, a Internet das Coisas, Realidade Aumentada, e Indústria 4.0. Essas aplicações trazem consigo a necessidade de Smart Cameras para processamento de imagens e vídeos localmente e em tempo real. No entanto, soluções comerciais de câmeras não são capazes de lidar com a grande quantidade de dados que precisa ser processada em curtos períodos de tempo nesses tipos de aplicação. Neste trabalho, mostramos o design e implementação de uma arquitetura multi-núcleo para ser usada nessas Smart Cameras, podendo ser classificada como um processador de visão. Com exploração massiva de paralelismo e características específicas para aplicações em Visão Computacional, nossa arquitetura é composta de Elementos de Processamento distribuídos e memórias conectadas via uma Rede Intra-chip. A arquitetura foi implementada como um FPGA overlay, focando na otimização do uso de hardware. A arquitetura parametrizada foi caracterizada por sua ocupação do hardware, frequência máxima de operação, taxa de processamento de quadros e consumo de energia. Configurações diferentes, de um até quatrocentos Elementos de Processamento, foram implementadas e comparadas com diversos trabalhos da literatura. Uma cadeia completa de Processamento de Imagens e Visão Computacional foi implementada para validar a arquitetura proposta, incluindo um sistema de aquisição de imagens com câmera. Estimou-se o consumo de energia da nossa arquitetura usando componentes próprios para medição de energia já presentes no kit FPGA. Os resultados mostram que a arquitetura proposta foi bem-sucedida em aliar programabilidade com performance, sendo uma alternativa adequada para futuras Smart Cameras. Sendo este trabalho uma prova de conceito totalmente funcional, muitas melhorias podem ser feitas, sendo sugeridas como trabalhos futuros.