Vi presenterar en implementering av Speeded Up Robust Features (SURF) på en fältprogrammerbar Gate Array (FPGA). SURF algoritmen extraherar framträdande punkter från bild och beräknar deskriptorer av sin omgivning som är invarianta till skal, rotation och belysning förändringar. Intressepunktsdetektering och funktionsdeskriptorextraheringsalgoritm används ofta som första steg i autonom robotnavigering, objektigenkänning och spårning etc. Detektion och extraktion är dock beräkningskrävande och kan därför inte användas i system med begränsad beräkningskraft. Vi utnyttjade algoritmens naturliga parallellism och implementerade det mest krävande delarna i FPGA-logiken. Flera ändringar av den ursprungliga algoritmen har gjorts för att öka dess lämplighet för FPGA implementering. Experiment visar, att FPGA implementationen är jämförbar i termer av precision, hastighet och repeterbarhet, men överträffar CPU och GPU implementation i termer av strömförbrukning. Vår implementering är avsedd att användas i inbyggda system som är begränsade i beräkningskraft eller som första stegets förbearbetningsblock, vilket gör det möjligt för beräkningsresurserna att fokusera på algoritmer på högre nivå.
I REF presenteras ett genomförande av den funktionsdetektering och deskriptorextraktion som bygger på SURF.
FPGA based Speeded Up Robust Features
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Technologies for Practical Robot Applications', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Technologies for Practical Robot Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}