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저자정보
권오성 (서경대학교) 김영균 (서경대학교) 조영완 (서경대학교) 서기성 (서경대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
123 - 126 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

주행로봇을 위한 GPU 기반의 고속 인공표식 인식
권오성 ,  김영균 ,  조영완 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2010.10 학술저널
GPU 이용한 주행로봇의 인공표식 인식
권오성 ,  김영균 ,  조영완 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2010.04 학술대회자료

초록· 키워드

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주행 이동 로봇에서 비전 기반의 물체 인식은 동적인 환경이나 물체의 주변 요소 등을 고려한 다양한 영상처리 문제가 존재한다. SURF(Speeded Up Robust Features) 는 영상의 크기와 회전변화에 강인하게 물체를 인식하는 알고리즘으로 많은 연구자에 의해 사용되고 있다. 하지만 SURF 기반의 영상처리 방법은 고차원의 벡터 성분을 사용하기 때문에 연산 과정에서 많은 시간을 소비하며, 그로 인해 실시간 시스템에서 수행의 어려움을 가지고 있 다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 연산량이 많은 SURF 처리 과정을 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 수행하도록 하여, 성능은 유지하면서 보다 빠른 영상 인식을 구현하고자 한다. NVIDIA의 CUDA 라이브러리를 이용하여 GPU 상의 수행 프로그램을 작성하고, 이동 로봇의 속도와 영상의 크기변화에 따른 표식의 인식률 및 수행시간에 대해 CPU와 성능을 비교 한다.
#물체 인식 #이동 로봇 #SURF #CUDA

목차

요약
1. 서론
2. GPU와 CUDA
3. 이동로봇 주행중 실시간 인식을 위한 GPU기반의 SURF알고리즘 구현
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌

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