임베디드 상의 실시간 옵티컬 플로우 측정을 위한 연구

초록

스마트폰 이나 지능형 자동차와 같은 임베디드 시스템 상에서 머신 비전은 빠르고 정확하게 특징을 추출 할 수 있어야 한다. 대표적 저수준 특징 중 하나인 모션 벡터는 두 개의 연속된 영상의 모든 픽셀 위치에서 정확히 추출 하는 것이 목표이며, 근래의 연구들은 정확도 향상을 위해 주로 전역 에너지 모델을 최소화하는 비선형 최적화 방법을 사용하였다. 이러한 비선형 최적화 기법 기반의 전역에너지 모델은 신뢰성 있는 움직임을 측정 해내지만, 큰 연산량을 필요로 한다. 임베디드 시스템상에서 모션 측정은 정교함 보다 실시간성이 우선시 되야 하기 때문에 이러한 큰 연산량이 커다란 한계점으로 작용한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 Jetson TK1 임베디드 플랫폼 상에서 Horn & Schunck 의 모션 벡터 추출 알고리즘을 병렬화 하였다. 실시간 처리를 위해 GPU 와 다중 CPU 기반의 병렬화 알고리즘을 적용한 뒤 실험 결과 분석을 수행하였다.