Máquinas que ven, comprenden e interpretan su entorno

Imagen: http://tulipp.eu/

Una iniciativa de la UE ha permitido desarrollar una plataforma de referencia integral para diseñadores de sistemas basados en la visión. Mejorará la seguridad vial, contribuirá a crear drones completamente autónomos y aumentará la eficiencia quirúrgica.

 

Cordis / Imaginemos un peatón que no aparta la vista de su teléfono móvil mientras cruza la calle, sin prestar demasiada atención al semáforo en rojo. Se aproxima un coche, el conductor quizás se encuentra un poco somnoliento por la falta de sueño y no es capaz de parar inmediatamente. ¿Cómo se puede evitar un accidente en tal situación?

Desde sistemas avanzados de asistencia a la conducción (SAAC) que ayudan a los conductores a maniobrar el vehículo hasta drones de búsqueda y rescate o imagenología de rayos X, las tecnologías de visión incorporadas cada vez son más habituales en una amplia gama de aplicaciones. Consisten en la integración de visión artificial en máquinas que utilizan algoritmos para descodificar el significado observando patrones de píxeles en imágenes o vídeo.

Consisten en la integración de visión artificial en máquinas que utilizan algoritmos para descodificar el significado observando patrones de píxeles en imágenes o vídeo

Para poder interpretar correctamente su entorno mediante entradas visuales complejas, los sistemas de visión incorporados requieren una gran potencia de procesamiento. Además del consumo eléctrico, los diseñadores de tales sistemas deben superar otras limitaciones técnicas, tales como el coste, tamaño, peso y ruido.

El proyecto TULIPP, financiado con fondos europeos, ha abordado esos desafíos y ha desarrollado una plataforma de referencia para diseñadores de sistemas basados en la visión. La solución de TULIPP ayudará a los «diseñadores de productos de visión artificial a afrontar fácilmente los retos combinados que plantean las limitaciones del diseño de un procesamiento de imágenes en tiempo real con un bajo consumo, baja latencia y altas prestaciones», según se indica en una nota de prensa.

 

Casos del mundo real

La plataforma de referencia de TULIPP consiste en un kit de desarrollo completo y casos de uso en el mundo real. El kit incluye «una placa informática integrada de múltiples núcleos basada en FPGA, un sistema operativo en tiempo real en paralelo y una cadena de herramientas de desarrollo con directrices», explica la misma nota de prensa.

La matriz de puertas programable in-situ (FPGA) son un circuito integrado que se puede programar o reprogramar para la aplicación o funcionalidad deseadas tras la fabricación. Los casos de uso incluyen «imagenología médica de rayos X, sistemas avanzados de asistencia a la conducción (SAAC) para automoción y vehículos aéreos no tripulados (UAV)».

La plataforma de referencia de TULIPP consiste en un kit de desarrollo completo y casos de uso en el mundo real

La aplicación de imagenología médica de rayos X tiene por fin mejorar la eficiencia quirúrgica con el caso de uso del brazo en C móvil. Este dispositivo muestra una vista interna del cuerpo de un paciente en tiempo real durante la operación quirúrgica para que el cirujano realice incisiones mínimas con mayor precisión. Así se reducen los tiempos de recuperación y «los riesgos de enfermedades nosocomiales, además de disminuirse en un 75 % la radiación a la que se exponen pacientes y personal», añade la nota de prensa.

Mediante su aplicación de detección de peatones, el caso de uso de SAAC «obtiene un tiempo de procesamiento por fotograma de 66 ms, por lo que el algoritmo alcanza el objetivo de aplicarse a una de cada dos imágenes cuando la cámara funciona a 30 Hz». En el caso de los UAV, TULIPP valora imágenes de profundidad de una estructura de cámaras estéreo orientada en la dirección del vuelo.

«Aunque hablamos de drones autónomos, la mayoría de los sistemas actuales todavía los pilotan personas de forma remota. El caso de uso emplea mapas de disparidad, que se obtienen por ordenador a partir de las imágenes de las cámaras, para localizar obstáculos en el recorrido del vuelo y manipular el UAV automáticamente para que los rodee. Esto es la clave para llegar a disponer de drones completamente autónomos».

Imagen: http://tulipp.eu/

El proyecto TULIPP (Towards Ubiquitous Low-power Image Processing Platforms), de tres años de duración, finalizó en enero de 2019. Se centró en desarrollar sistemas incorporados de altas prestaciones y eficientes energéticamente para la creciente variedad de aplicaciones del procesamiento de imágenes, cada vez más complejas, que emergen en una amplia variedad de sectores industriales.

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