Algorithmen zur Bestimmung von Objekteigenschaften in konfigurierbarer Hardware E-Book
Henning Fleischmann
36,99 €
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- Herausgeber: GRIN Verlag
- Sprache: Deutsch
Masterarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1,3, Georg-Simon-Ohm-Hochschule Nürnberg (Fachbereich Informatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit untersucht die Entwicklung von Algorithmen zur Bestimmung von Objekteigenschaften in konfigurierbarer Hardware. Im Rahmen der Arbeit wurden zwei VHDL-Module entworfen: Ein Modul Labelling zum Cluster Labelling binarisierter Bilddaten und ein Modul Label_Moment zur Bestimmung von Umfang und Momenten bis zur zweiten Ordnung von Clustern in binarisierten Bilddaten. Die Arbeit wurde in der Einrichtung Optische Informationssysteme (OS) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) erstellt. Die Extraktion von nutzerrelevanten Informationen aus den Daten opto-elektronischer Systeme ist einer der zentralen Aufgabenbereiche der Einrichtung OS. Es werden dazu oft heterogene Systeme eingesetzt, bei denen Teile der Anwendung auf Standard-Prozessoren in Software prozessiert und Teile der Anwendung direkt in konfigurierbarer Hardware (FPGA) verarbeitet werden. Im OS wird ein VHDL-Betriebssystemkonzept zur Entwicklung von heterogener Systemen eingesetzt. Die im Rahmen der Arbeit entwickelten Module wurden mit Hilfe dieses Konzepts entworfen. Sie stehen beliebigen Anwendung, welche mit Hilfe dieses Betriebssystemkonzepts entwickelt werden, als Bibliotheksmodule zur Verfügung. Die Masterarbeit stellt die Ergebnisse der Entwicklung der implementierten VHDL-Entwürfe Labelling und Label_Moment dar. Insbesondere wird dabei Bezug auf das VHDL-Betriebssystem des DLR und die Umsetzung der Algorithmen in eine Hardwarebeschreibung genommen.
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Veröffentlichungsjahr: 2008
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Kurzfassung
Die Arbeit untersucht die Entwicklung von Algorithmen zur Bestimmung von Objekteigenschaften in konfigurierbarer Hardware. Im Rahmen der Arbeit wurden zwei VHDL-Module entworfen: Ein Modul Labelling zum Cluster Labelling binarisierter Bilddaten und ein Modul Label_Moment zur Bestimmung von Umfang und Momenten bis zur zweiten Ordnung von Clustern in binarisierten Bilddaten.
Die Arbeit wurde in der Einrichtung Optische Informationssysteme (OS) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) erstellt. Die Extraktion von nutzer-relevanten Informationen aus den Daten opto-elektronischer Systeme ist einer der zentralen Aufgabenbereiche der Einrichtung OS. Es werden dazu oft heterogene Systeme eingesetzt, bei denen Teile der Anwendung auf Standard-Prozessoren in Software prozessiert und Teile der Anwendung direkt in konfigurierbarer Hardware (FPGA) verarbeitet werden. Im OS wird ein VHDL-Betriebssystemkonzept zur Entwicklung von heterogener Systemen eingesetzt.
Die im Rahmen der Arbeit entwickelten Module wurden mit Hilfe dieses Konzepts entworfen. Sie stehen beliebigen Anwendung, welche mit Hilfe dieses Betriebssystemkonzepts entwickelt werden, als Bibliotheksmodule zur Verfügung.
Die Masterarbeit stellt die Ergebnisse der Entwicklung der implementierten VHDL-Entwürfe Labelling und Label_Moment dar. Insbesondere wird dabei Bezug auf das VHDL-Betriebssystem des DLR und die Umsetzung der Algorithmen in eine Hardwarebeschreibung genommen.
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Danksagung
Ich möchte mich bei Prof. Dr.-Ing. Reinhard Eck als Erstprüfer und Prof. Dr. Rainer Rieckeheer als Zweitprüfer der Masterarbeit bedanken.
Mein besonderer Dank gilt Dr. David Krutz für die unermüdliche Unterstützung und Betreuung der Arbeit im DLR, Berlin-Adlershof. Ich bedanke mich bei den Mitarbeitern der Einrichtung Optische Systeme für ihre vielseitigen Hilfen und Kollegialität.
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1 Einleitung
1.1 Motivation
Die großen Städte und Metropolregionen in Deutschland stehen vor der Herausforderung eines stetig wachsenden Verkehrsaufkommens. Bei der Lösung der damit verbundenen Probleme geht es nicht nur um die Befriedigung einer gesteigerten Nachfrage, vielmehr werden auch Image und Erfolg einer Stadt in der öffentlichen Wahrnehmung zunehmend von der Qualität der Verkehrserschließung und -abwicklung bestimmt.
Die Stadt Nürnberg als Kern der Metropolregion Nürnberg stellt ein typisches Beispiel für die gegenwärtige Situation in deutschen Großstädten dar. Im Nürnberger Stadtzentrum ist die Leistungsgrenze des Straßensystems bereits erreicht. Die steigenden Verkehrsmengen an den Einfallstraßen zwingen zu einer maßgeblichen Verlagerung auf
den ÖPNV1. Hierzu entstehen bis 2010 mehrere S-Bahnstrecken. Innerstädtische Verbesserungen erfolgen u.a. durch den Ausbau des U-Bahn- und Straßen- und Stadtbahnnetzes.
Zielsetzung der allgemeinen Nürnberger Verkehrsplanung ist die Bündelung des motorisierten Individualverkehrs auf dem Hauptverkehrsstraßennetz bei gleichzeitiger Verkehrsberuhigung in den Wohngebieten.
ORINOKO2ist ein Verbundprojekt im Rahmen des Forschungsprogramms „Verkehrsmanagement 2010“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, das aktuell in Nürnberg durchgeführt wird. Ziel des Projekts ist ein System zur kurz- und langfristigen Verkehrssteuerung in Ballungsräumen. ORINOKO hat drei Forschungsschwerpunkte.
1ÖPNV: Öffentlicher Personennahverkehr
2ORINOKO: Operative Integrierte und Optimierte Korridorsteuerung
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Einleitung
Der erste Schwerpunkt ist die Erfassung des Verkehrs. Ein Teil der Erfassung erfolgt mittels Floating Car Data (SCHÄFER 2001) von Fahrzeugen des ÖPNV. Ein anderer Bereich der Verkehrsdetektion ist das Sammeln von Daten an signifikanten Kreuzungen mit Hilfe von Induktionsschleifen, Infrarotsensoren und videobasierten Systemen.
Der zweite Schwerpunkt liegt im Aufbau eines Datenverbunds. In ORINOKO sollen möglichst viele Quellen verkehrsrelevanter Daten zusammengeführt und in einer konsolidierten Datenbank für Steuerungs-, Informations- und Qualitätssicherungszwecke bereitgestellt werden.
Der dritte Schwerpunkt liegt auf der Steuerung von Lichtsignalanlagen. Dazu sollen Algorithmen entwickelt werden, die eine situationsabhängige Steuerung der Lichtsignalanlagen anhand der gesammelten Daten erlauben. (JUNG 2005)
Das Institut für Verkehrsforschung im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) setzt im Rahmen des Projekts ORINOKO ein System zur automatischen Erkennung von Verkehrsteilnehmern und zur Bewertung der Verkehrssituation von Echtzeit-Bildfolgen digitaler Kameras ein. Bild 1.1 zeigt eine Testszene für das System an der Kreuzung Regensburger Straße/Ben Gurion Ring.
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Einleitung
Das DLR-System soll verkehrsrelevante Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer bestimmen. Dazu gehören z.B. Typ, Position, Geschwindigkeit und Richtung des jeweiligen Verkehrsteilnehmers. Dieser Ansatz ermöglicht es, sowohl konventionelle Verkehrskenngrößen wie Verkehrsstärken und -dichten, als auch innovative Kenngrößen wie z.B. Geschwindigkeitsverteilungen und Spurwechselverhalten zu erheben. Die gewonnenen Daten können für verkehrsstatistische Zwecke, Verkehrsprognosen, für die mikroskopische Analyse der Verkehrsdynamik oder die Steuerung von Lichtsignalanlagen eingesetzt werden.
Für bestimmte rechenintensive oder echtzeitkritische Bildprozessierungsschritte des
DLR-Verkehrserfassungssystems kommen FPGA3-basierte Bildverarbeitungskarten zum Einsatz. Andere Bildverarbeitungsschritte dieses Systems werden mit
konventionellen PC4durchgeführt. Zur Vereinfachung des Entwurfs signalverarbeitender Systeme in konfigurierbarer Hardware wird im DLR ein Betriebssystemkonzept (KRUTZ 2006) eingesetzt. Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung von Algorithmen zur Bestimmung von Objekteigenschaften in konfigurierbarer Hardware für dieses Betriebssystemkonzept.
1.2 Aufgabenstellung
Im DLR gibt es eine Vielzahl an Projekten, welche die Entwicklung heterogener Systeme zur Signalverarbeitung beinhalten. Solche Systeme ermöglichen es, zeitkritische oder rechenintensive Verarbeitungsschritte eines Systems von leistungsfähigen, konfigurierbaren Hardwarekomponenten wie FPGA prozessieren zu lassen. Der mögliche Aufbau eines solchen Systems ist in Bild 1.2 dargestellt.
3FPGA: Field Programmable Gate Array
4PC: Personal Computer
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Einleitung
In vielen Projekten der Bildverarbeitung ist das Identifizieren von Objekten und die Extraktion bestimmter Merkmale, wie z.B. von Umfang oder Fläche eines Objekts notwendig. Diese Bildprozessierungsschritte sind sehr rechenintensiv bei gleichzeitig geringer Komplexität. Sie sind sehr gut für eine Implementierung in FPGA geeignet.
Im Rahmen der Arbeit sollen zwei Bildverarbeitungsmodule für FPGA entwickelt
werden: Ein VHDL5-Entwurf zum Cluster Labelling binarisierter Bilddaten und ein weiterer VHDL-Entwurf, welcher zu einem gelabelten Cluster den Umfang und so genannte Momente bis zur zweiten Ordnung extrahiert. Beide Bildverarbeitungskomponenten sollen sich in das im DLR eingesetzte Betriebsystemkonzept für konfigurierbare Hardware eingliedern und als Bibliotheksmodul des Betriebssystems verfügbar sein.
5VHDL: Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language
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2 Das FPGA-Bildverarbeitungssystem
Im DLR werden in der Einrichtung Optische Informationssysteme (OS) in verschiedenen Projekten, die sich mit der Echtzeitanalyse von Bilddaten beschäftigen, FPGA-Karten verwendet. Die FPGA-Karten werden vor allem zum Bildeinzug von Kameras und der Echtzeit-Vorverarbeitung der aufgenommenen Bilddaten eingesetzt.
2.1 OIS-FPGA-Karte
Das DLR setzt verschiedene selbstentwickelte, FPGA-basierte Bildverarbeitungskarten ein. Im Rahmen des Projekts ORINOKO werden FPGA-Karten mit dem Namen OIS
benutzt. Diese FPGA-Karten sind mit einer PCI6-Schnittstelle ausgestattet, die den Einsatz der Karten in Standard-PC erlaubt. Die Karten werden in verschiedenen Varianten genutzt. Aktuell werden die Karten OIS4000x mit einem Virtex2-4000 FPGA und die OIS6000x mit einem Virtex2-6000 FPGA des Herstellers Xilinx verwendet. Beide sind mit folgenden Komponenten ausgestattet, wie auch in Bild 2.1 dargestellt: XilinxVirtex2 FPGA (4000, 6000) zweiCamLink Schnittstellen
PLX-PCI-Controllermit 128Kx32 FIFO als Kommunikationspuffer EthernetPHY
