Processeur embarqué adaptable pour le traitement d'image critique

par Elias Barbudo Franco

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Laurent George et de Eva Dokladalova.

Thèses en préparation à Paris Est , dans le cadre de MSTIC : Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (laboratoire) et de A3IS - Algorithme, Architecture, Analyse et Synthèse d'Image (equipe de recherche) depuis le 30-11-2017 .


  • Résumé

    Grâce aux récents progrès technologiques, la communauté scientifique de la vision par ordinateur dispose de nouvelles générations de capteurs d'imagerie. Il permet aux applications de vision par ordinateur de bénéficier d'un déploiement toujours croissant dans de nombreux domaines du monde actuel, créant un marché massif de capteurs de vision connectés à des milliards de milliards de dollars. En outre, au cours des dernières années, les applications de vision par ordinateur ont égalé ou dépassé les performances de la vision humaine dans des tâches comme la classification ou la reconnaissance d'objets. Cela vient néanmoins au prix d'un énorme coût de calcul. Par conséquent, il existe un besoin réel de développer une plate-forme informatique efficace pour une application mobile à faible puissance, légère, intégrée et mobile qui, en même temps, constitue un polyvalence et un débit élevé. Le développement de matériel dédié pour les applications intégrées de vision par ordinateur a une longue année de tradition au LIGM. À partir des résultats précédents, nous visons à développer une plate-forme nouvelle, opérationnelle et facile à utiliser pour diverses applications industrielles. Les résultats escomptés sont les suivants: - Une programmabilité facile: la plate-forme sera programmable à l'aide d'un langage de programmation moderne et de haut niveau (python). De cette façon, la plateforme sera facilement et facilement utilisable à partir d'autres applications. - Client - mode de fonctionnement du serveur. L'application (client) confère à la plate-forme (serveur) une tâche de vision par ordinateur à exécuter. - Une interface de communication rapide permettra un échange de données rapide entre le client et le serveur. - Une cartographie de tâches optimale sur la plateforme basée sur la méthodologie formelle d'Adéquation Algorithme Architecture Cette réalisation est intéressante à différents niveaux. Dans la première fois, la plate-forme s'adresse aux appareils mobiles, aux périphériques intégrés, les micro-systèmes intégrés à faible consommation, utilisables pour les drones, les caméras portables ou autonomes. Au deuxième temps, son évolutivité ouvre la possibilité d'agir à différentes échelles: dans des cadres de taille moyenne comme les postes de travail médicaux

  • Titre traduit

    Adaptable embedded processor for multi-processing for time critical vision applications


  • Résumé

    Thanks to the recent technological progress, the computer vision community disposes of new-generations of imaging sensors. It allows to computer vision applications enjoy an ever increasing deployment in many fields of nowadays world, creating a massive market of billions connected vision sensors. Also, in the last years, computer-vision applications have equaled or outmatched the performances of human vision in tasks like classification or object recognition. This comes nonetheless at the price of a tremendous computational cost. Consequently, there is a real need to develop an efficient computational platform for low power, light-weight, embedded, mobile application which – at the same time – ally a high-throughput and polyvalence. The development of dedicated hardware for embedded computer-vision applications has a long year tradition in The LIGM. Stemming from previous results we aim at developing a new, operational, and easy-to-use platform for various industrial applications. The expected results are as follows : - An easy programmability: the platform will be programmable using a modern, high-level programming language (ie python). In this way, the platform will be easily and conveniently usable from other applications. - Client – server operating mode. The application (client) with confer to the platform (server) a computer-vision task to execute. - A fast communication interface will allow for a fast data exchange between the client and the server. - An optimal task mapping on the platform based on formal Algortihm Architecture Mapping methodology This realization is interesting at various levels. In the first time the platform is targeted to mobile, embedded devices low-power, embedded micro-systems usable for drones, hand-held or stand-alone cameras. In the second time, its scalability opens the possibility to act at various scales: at mid-size frameworks like medical workstations processing large volume data, to large-scale computing platforms for Big Data or computing clouds.