영상처리
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컴퓨터 비전 분야는 GPU의 발전과 더불어 성장하였고, 다양한 분야에 응용이 가능하다. 특히, 로봇 비전의 물체인식과 AR분야 에서 CUDA 병렬화 방법이 유용하게 사용될 수 있다.

 

◆ 적용 분야

- 로봇개발

- 차세대 입력장치 및 마커리스 AR 구현

- 자동차 임베디드 시스템

- 감시카메라 및 트레픽 제어

 

◆ 적용 현황

▶ 모션 인식 및 마커리스 AR 구현

컴퓨터 비전과 관련하여 기초적인 알고리즘인 Edge Detect 특이점 파악 등의 알고리즘은 CUDA를 적용할 경우 100배 이상 가속시킬 수 있다. 실시간 Edge Detection이 가능할 경우 AR이나 다양한 분야의 어플리케이션 개발이 가능하다. 3D 카메라에 의한 영상 인식을 통한 게임, 입력 장치 등 다양한 활용이 가능하다. 또한 OpenCV를 바탕으로 NVIDIA CUDA를 지원하는 CV관련 라이브러리로 CPUCV를 이용하면 컴퓨터 비전에 대한CUDA 가속 버전의 어플리케이션 개발시간을 단축시킬 수 있다. http://picolibre.int-evry.fr/projects/gpucv

 

 

▶ 감시카메라
MIT
Gerald Dalley 등은 감시카메라의 실시간 물체인식 연구에 CUDA를 적용하였다. 또한, 교통 감시 카메라에 CUDA  적용하여 실시간 감시에 활용할 수 있다. http://sites.google.com/site/cudaiap2009/

 


 

카메라에 의한 물체 인식

 

교통카메라의 물체 인식

 

▶ 지문인식

뉴욕 버팔로 대학의 Sharat S. Chikkerur는 그래프 이론에 기반한Object 인식에 대한CUDA를 이용한 연구를 하였고, 지문 분석 등 다양한 응용분야에 대한 연구를 계속하고 있다.

 

지문인식 프로세싱 구현

 

▶ 자동차 주행 중 충돌 경고

Benz에서 전방 카메라를 통해 실시간 오브젝트 인식과 각 프레임간의 이동 벡터 계산을 통해, 갑작스런 자동차의 차선 이탈 등 돌발상황에서 자동 브레이크 작동으로 사고를 예방할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이러한 계산을 실시간으로 처리하기 위해서는 미들급 슈퍼컴퓨터가 필요하지만, CUDA를 적용하여 자동차에 장착할 수 있는 수준의 소형 시스템으로 구축이 가능하였다.

 

 

벡터기반 실시간 충돌경고

 

▶ 자동차 야간 주행 시 물체식별
AUDI
에서는 가로등이 없는 길에서의 야간 보행자에 대한 안전사고를 예방하기 위해 야간 시야 보조 장치도 개발하였다.

 

 

◆ 향후 발전 전망

지문 인식, 홍체 인식 등의 보안과 관련 시스템에 CUDA 적용이 가능하다. 특히, 공항이나 건물의 감시카메라에 인공지능을 부여하는데 크게 기여할 것으로 기대된다. 특히, 로봇비전 구현 시 소형 시스템에서 강력한 연산능력을 제공하기 때문에 CUDA는 유용한 시스템이 될 것이다. 산업분야에서는 자동차나 산업분야의 임베디드 시스템에 적용이 가능하다. 특히, 차세대 Tegra 칩에서 CUDA를 지원하게 되면 더욱더 다양한 분야에 응용이 가능할 것이다. 자동 주행 시스템(ACC; Adaptive Cruise Control)등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 

 

 

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당면과제


GIS(Geographic Information Services:지리 정보 서비스) 테크놀로지는 우리 일상 생활의 안전 및 삶의 질에 큰 영향을 미치고 있습니다. 도시 계획가 및 관련 업체는 인구, 도로 배치 및 지역 자원등과 같은 인구통계학적 데이터와 물리적 매핑 정보를 결합하는데 GIS 어플리케이션을 사용합니다. 119 호출 위치를 추적하거나 농약 사용량을 관리하기 위해 이산화탄소 레벨을 조사하는 등 응응 분야는 지속적으로 늘어나고 있습니다.

GIS 어플리케이션에 대한 사용자의 요구 수준이 높아짐에 따라서 벡터, 표피층 및 이미지를 보여주는 수 기가바이트의 인터랙티브 지도 등 데이터는 더욱 더 복잡해지고 있습니다. 선두 GIS 시스템 개발회사인 Manifold.net은 엄청난 양의 데이터로부터 필요한 정보를 정확하면서 효율적으로 찾아낼 수 있는 제품 개발의 압력을 늘 받고 있습니다. 이와 같이 수준 높은 기능들을 제공하는 첨단 프로젝트를 수행하는데 있어서 CPU 기반의 컴퓨팅 솔루션으로는 더 이상 사용자의 요구를 만족시킬 수 없다는 사실을 인식했습니다.


솔루션


Manifold는 자사의 소프트웨어를 엔비디아® CUDA™ 플랫폼으로, 전환해서 사용자가 GPU의 병렬 처리 성능을 사용하고 PCI Express 대역폭 속도로 데이터를 사용할 수 있도록 했습니다. CUDA 구성을 사용할 경우 기존에 약 20분 소요되던 계산을 30초만에 완료할 수 있었으며, 기존에 30~40초 걸리던 계산은 실시간으로 완료할 수 있게 되었습니다.

“마이크로세서의 발명 이후에 컴퓨팅 업계에서 가장 혁신적인 발명이라고 한다면 엔비디아 CUDA 테크놀로지라고 말할 수 있을 것입니다. 이것은 절대 과장이 아닙니다.” 라고 Manifold.net의 제품 매니저인 디미트리 로토는 말했습니다. “고속에 저렴하면서 많은 가능성을 내포하고 있습니다. 엔비디아CUDA는 Manifold 사용자가 컴퓨터 하드웨어를 구매할 때 CUDA가 지원되어야지 컴퓨터를 구매하겠다고 얘기해야 할 정도로 매우 중요한 기술입니다.”


효과


Manifold는 CUDA 가속 기능을 통해 전에는 발견할 수 없었던 유정의 발견을 가능하게 했을 뿐만 아니라 대기중의 오염 물질 추적, 구급 및 소방 요원들에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있게 되었습니다.