สถาปัตยกรรมประสิทธิภาพสูงเพื่อตรวจจับและบรรยายจุดเด่นของภาพบนพื้นฐานของขั้นตอนวิธีโออาร์บี

ทักษพร อิ่มแสงสุข

dc.contributor.advisor	สุรีย์ พุ่มรินทร์
dc.contributor.author	ทักษพร อิ่มแสงสุข
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2021-09-22T23:38:59Z
dc.date.available	2021-09-22T23:38:59Z
dc.date.issued	2563
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/77247
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2563
dc.description.abstract	วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอสถาปัตยกรรมประสิทธิภาพสูงเพื่อตรวจจับและบรรยายจุดเด่นบนพื้นฐานของขั้นตอนวิธีโออาร์บี สถาปัตยกรรมถูกบรรยายด้วยภาษาวีเอชดีแอลและถูกออกแบบให้สามารถประมวลผลบนเอฟพีจีเอได้ ขั้นตอนวิธีการที่ นำไปใช้ออกแบบสถาปัตยกรรมนั้นถูกพัฒนาขึ้นด้วยภาษาไพทอนเพื่อลดความซับซ้อนและปรับปรุงขั้นตอนวิธีให้เหมาะสมกับการทำงานของฮาร์ดแวร์ โดยประยุกต์ใช้การประมวลผลแบบขนาน, การจัดระบบงานแบบสายท่อ (parallel and pipeline techniques) และเปลี่ยนวิธีในการประมวลผลบางขั้นตอนให้สามารถคำนวณได้โดยไม่ต้องอาศัยวงจรคำนวณเชิงคณิตศาสตร์เพิ่มเติมในการเร่งการทำงานของระบบ จากผลการทดสอบสถาปัตยกรรมด้วยโปรแกรม ModelSim พบว่าสถาปัตยกรรมสามารถรองรับสัญญาณภาพขนาด 1920x1080 จุดภาพอัตรา 30 เฟรมต่อวินาทีได้ โดยยังคงค่าความต้องกันของจุดมุมและความแม่นยำเมื่อเปรียบเทียบกับผลที่ได้จากฟังก์ชัน cv.ORB() ใน OpenCV library
dc.description.abstractalternative	This thesis proposes a high-efficient architecture for feature detection and description based on the ORB algorithm. The proposed architecture is described in VHDL and designed for Field Programmable Gate Arrays. The algorithm is developed by Python to reduce the operation of the process and be beneficial for designing FPGA architecture. The proposed algorithm adopts parallel and pipeline techniques and changes some steps to not including complex mathematical circuits for accelerating the system. The ModelSim simulation results show that the proposed architecture can process the 1920x1080 pixels and support 30 frames per second video source. The architecture could maintain the consistency of the corner numbers and the accuracy compared with the results obtained by cv.ORB() function in OpenCV library.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2020.1129
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject.classification	Engineering
dc.title	สถาปัตยกรรมประสิทธิภาพสูงเพื่อตรวจจับและบรรยายจุดเด่นของภาพบนพื้นฐานของขั้นตอนวิธีโออาร์บี
dc.title.alternative	High-efficient architecture for image feature detection and description based on orb algorithm
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	วิศวกรรมไฟฟ้า
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2020.1129