Show simple item record

Efficient Image Recognition on Low-Performance CPUs



dc.contributor.advisorSojka Michal
dc.contributor.authorMartin Jandek
dc.date.accessioned2020-09-04T13:52:48Z
dc.date.available2020-09-04T13:52:48Z
dc.date.issued2020-08-27
dc.identifierKOS-881196209905
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/90012
dc.description.abstractVe světě internetu věcí existuje spousta využití nepříliš výkonných, ale za to ma-lých a levných procesorů. Výpočetní vý-kon těchto procesorů je většinu času nevy-užitý a jedním z možných využití volného výpočetního času může být detekce ob-jektů v obrázcích nebo videu (jako příklad zde můžeme uvést “chytrou” kuchyňskou troubu, která sama pozná, jaké jídlo v ní aktuálně připravujeme). Tato práce se zabývá optimalizací běhu takového algo-ritmu i na málo výkonných procesorech. Použili jsme OpenCV implementaci algo-ritmu Haarova klasifikátoru, kterou jsme testovali na modulu i.MX6ULL. Po ně-kolika benchmarcích zařízení a testování zvoleného algoritmu jsme dosáhli zrych-lení běhu klasifikátoru přibližně o 10%. Při použití určitých apriorních znalostí ohledně velikosti objektu, který chceme detekovat, jsme demonstrovali běh algori-thmu rychlejší přibližně 9.5-krát.cze
dc.description.abstractMany possible use-cases of slower performing, but small and cheap processors exist in the world of internet of things. The power of these processors are most of the time unutilized. One possible usage to better utilize this computing power could be an object detection in images or in a video computed directly on the low-performance processors (as an example we present a “smart” kitchen oven that could detect what kind of food it currently bakes). This thesis deals with optimization of such detection running even on very low-performing processors. We used the Haar cascade classifier algorithm implemented in the OpenCV library and ran it on the i.MX6ULL applications processor. After several benchmarks of the device and tests of the algorithm, we achieved increase in performance by about 10% and using some a priori knowledge about the object size, we demonstrated a 9.5× faster algorithm run.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectHaarova kaskádacze
dc.subjectOpenCVcze
dc.subjectBuildrootcze
dc.subjectNXPcze
dc.subjecti.MX6ULLcze
dc.subjectGCC kompilátorcze
dc.subjectperfcze
dc.subjectLinuxcze
dc.subjectHaar cascade classifiereng
dc.subjectOpenCVeng
dc.subjectBuildrooteng
dc.subjectNXPeng
dc.subjecti.MX6ULLeng
dc.subjectGCC compilereng
dc.subjectperfeng
dc.subjectLinuxeng
dc.titleEfektivní algoritmy pro rozpoznávání obrazu na levných embedded procesorechcze
dc.titleEfficient Image Recognition on Low-Performance CPUseng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeKencl Lukáš
theses.degree.disciplineInformatika a počítačové vědycze
theses.degree.grantorkatedra kybernetikycze
theses.degree.programmeOtevřená informatikacze


Files in this item






This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record