Ανάπτυξη αλγορίθμων ρομποτικής όρασης σε ενσωματωμένες αρχιτεκτονικές - Παπανικολάου, Οδυσσέας (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών, 2016)
Η όραση υπολογιστών αποτελούσε κυρίως ένα πεδίο της ακαδημαϊκής έρευνας κατά τη διάρκεια των προηγούμενων ετών. Σήμερα, ωστόσο, είναι όλο και πιο δημοφιλής σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου. Λόγω της εμφάνισης πολύ ισχυρών, χαμηλού κόστους, και ενεργειακά αποδοτικών μικρο - επεξεργαστών, έχει καταστεί δυνατό να ενσωματωθούν πρακτικοί αλγόριθμοι όρασης υπολογιστών σε ενσωματωμένα συστήματα και να δημιουργηθούν έξυπνες συσκευές ικανές να κατανοήσουν το περιβάλλον τους μέσω οπτικών μέσων. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, ασχολούμαστε με την ανάπτυξη του αλγορίθμου ανίχνευσης σημείων ενδιαφέροντος ,των Harris και Stephens, σε μια ενσωματωμένη συσκευή που έχει σχεδιαστεί για την επιτάχυνση εφαρμογών μηχανικής όρασης, τη Myriad 2 από την Movidius. Μετά την αξιολόγηση βασικών φίλτρων υπολογιστικής όρασης, δημιουργήσαμε ένα πλήθος κανόνων με βάση τους οποίους θα μπορέσουμε να επιτύχουμε μια αποδοτική υλοποίηση σε αυτή την πλατφόρμα. Στη συνέχεια, οι απαραίτητες μετατροπές έγιναν προκειμένου να μεταφερθεί ο αλγορίθμος από γενικού σκοπού επεξεργαστές σε μια ενσωματωμένη συσκευή. Ακολούθως, αρχίσαμε εισάγοντας αρκετές βελτιώσεις με στόχο την αξιοποίηση του υλικού της Myriad στο υψηλότερο επίπεδο και τη μέγιστη απόδοση. Αυτές οι βελτιστοποιήσεις, ήταν αρχικά στοχευμένες στη μείωση του εύρους μνήμης της εφαρμογής. Με τον περιορισμό του αριθμού των απαιτούμενων προσπελάσεων στη μνήμη, ήμασταν σε θέση να επιτρέψουμε στους VLIW επεξεργαστές της Myriad 2 να εκτελέσουν τον αλγόριθμο αποδοτικά, χωρίς ενδιάμεσες καθυστερήσεις από μεταφορές δεδομένων. Επιπλέον, μια αλγοριθμική μετατροπή εφαρμόστηκε προκειμένου να ευθυγραμμίσει τις πιο απαιτητικές συναρτήσεις της υλοποίησης με το σύστημα επεξεργασίας των SHAVEs. H Myriad 2, σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς μικρο-επεξεργαστές, έχει σχεδιαστεί για να λειτουργεί παράλληλα σε μεγάλο όγκο πληροφοριών. Ως εκ τούτου, κάνοντας μια σχετική βελτιστοποίηση στις βασικές συναρτήσεις, ήμασταν σε θέση να επιτύχουμε ακόμη υψηλότερα επίπεδα απόδοσης. Τέλος, η εργασία αυτή απέδειξε ότι Myriad 2 μπορεί να επιταχύνει σημαντικά υψηλής πολυπλοκότητας αλγορίθμους μηχανικής όρασης, όπως αυτός των Harris και Stephens, και να ανταπεξέλθει αποτελεσματικά στο βαρύ υπολογιστικό φορτίο λειτουργώντας σε ένα εξαιρετικά χαμηλό επίπεδο κατανάλωσης ισχύος.