Sistemas Embebidos 1º Cuatrimestre de Compresión de Imágenes: JPEG. Sistemas Embebidos - 1º Cuatrimestre de Prof: Sebastián Escarza 1

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1 Sistemas Embebidos 1º Cuatrimestre de 2015 Clase 16: Aplicaciones y Tópicos Emergentes Contenido Compresión de Video: MPEG2 y Sistemas de Control por Internet Wireless Sensor Networks Prof: Sebastián Escarza Dpto. de Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina Introducción Existe una gran diversidad de aplicaciones embebidas. adquisición y procesamiento de datos y señales automatización de procesos control de sistemas electrónica de consumo etc. A continuación analizaremos muy superficialmente algunos ejemplos de aplicaciones. Prof: Sebastián Escarza 1

2 La compresión de imágenes, una vez dominio exclusivo de la computación de escritorio, es hoy cada vez más común en dispositivos embebidos. Etapas: Veremos el esquema de compresión Baseline JPEG, uno de los tantos estándares JPEG existentes. compresión con pérdida. explota las características de la visión humana (eliminando la información menos sensible). el decoding es simétrico al proceso de encoding. Conversión del espacio de color RGB al espacio YC b C r (luma: Y, croma: C b blue dif., C r red dif.): Objetivo: lograr mejores tasas de compresión (menor correlación visual entre canales). Filtrado espacial y partición de la imagen en bloques de 8x8 bytes. Procesa cada canal y cada bloque por separado. Transformada discreta del coseno (DCT): para preservar bajas frecuencias por sobre altas (elimina detalles menos percibibles por el ojo humano). Similar a la transformada de Fourier: descomposición de la imagen en sumatoria de funciones base (periódicas y 2D) ponderadas por coeficientes. DCT 2D separable en DCTs 1D sucesivas. Prof: Sebastián Escarza 2

3 Transformada discreta del coseno (DCT): Luego se procede a la cuantización de los coeficientes, dedicando más bits a los valores de frecuencias más bajos y menos (e incluso eliminándolos por completo) a los de frecuencias más altas. Este paso introduce la pérdida de información en el algoritmo. Luego se ordena la información siguiendo un esquema de zig-zag, para realizar el encoding lineal. Se comienza por los coeficientes más representativos y se incorpora cada vez más detalle. Zig-zag encoding: Encoding: Coeficientes DC (intensidad): diferencial a partir de valores previos (pocos cambios en zonas localizadas de la imagen). Coeficientes AC (componentes frecuenciales): tienden hacia cero (cuantización + zig-zag): run length encoding (RLE). Entropy encoding: codificar lo más frecuente de manera más corta (código de Huffman). Prof: Sebastián Escarza 3

4 Finalmente se genera el archivo JFIF (headers, tablas, etc). Compresión de Video: MPEG2 Compresión de Video: MPEG2 Motion JPEG (M-JPEG): Sucesión de JPEGs, sólo compresión espacial en cada cuadro. Compresión de Video: MPEG2 Encoders complejos Decoders simples. MPEG-1 y MPEG-2: incorporan compresión temporal (técnicas de motion estimation). son asimétricos (el encoding es mucho más intensivo en poder de procesamiento) El estándar MPEG define el encoded bit stream, por lo que cualquier encoder que produzca un stream acorde, puede utilizarse. Prof: Sebastián Escarza 4

5 Etapas: Compresión de Video: MPEG2 Compresión de Video: MPEG2 El esquema de compresión espacial es similar al JPEG. Para compresión temporal: se computa la diferencia entre frames se computan vectores de movimiento (para aprovechar la existencia de cuadros/macrobloques similares pero desplazados). Dichos vectores se obtienen con técnicas de motion estimation. el decoder utiliza motion compensation para reconstruir un frame a partir del anterior usando los vectores de movimiento. el sombreado y la iluminación pueden complicar la detección de macrobloques en distintos frames: se compara bajo ciertos umbrales. Compresión de Video: MPEG2 Distintos tipos de frames: Intra-coded (I): () codificado únicamente en base a información contenida en dicho frame (frames de comienzo de la predicción y de recuperación de errores). Inter-coded predicted (P): codificados con predicción hacia adelante, en base a información de los cuadros I,P previos. Inter-coded bidirectional (B):codificados con predicción hacia adelante o hacia atrás. Cuando se supera cierto error entre el frame predicho (P o B) y el original (en el encoding), se genera un frame I. Etapas: Compresión de Video: MPEG2 Prof: Sebastián Escarza 5

6 Compresión de Video: MPEG2 Profiling de las diferentes etapas: Sistemas de asistencia al conductor Es común la integración de una gran cantidad de sensores y dispositivos destinados a asistir al conductor en materia de seguridad. Monitores de puntos ciegos Sistemas de control de salida de carril etc. En los sistemas basados en cámaras (sist. de control de salida de carril) se integran pp pipelines de procesamiento de imágenes. Prof: Sebastián Escarza 6

7 Etapas: Etapas: Adquisición de la imagen (VGA: 640x480 o QVGA: 320x240), generalmente en escala de grises. Uso de DMA para incrementar eficiencia en las transferencias. Etapas: Subdivisión en macrobloques. Linealización del frame. Etapas: Corrección de perspectiva (lentes gran angular), filtrado y detección de bordes. Prof: Sebastián Escarza 7

8 Detección de bordes: Transf. de Hough Etapas: Una vez detectados los bordes, se trackean para determinar la posición del vehículo en el carril. Finalmente se decide si disparar el alerta o no. Un objetivo más ambicioso lo constituyen los vehículos autónomos (área de activo desarrollo pero aún experimental). Se tienen aplicaciones de procesamiento de imágenes. Prof: Sebastián Escarza 8

9 Tiling y cálculo del punto de fuga Tiling y cálculo del punto de fuga Se incorporan técnicas para trackear a los demás vehículos (simetría): Se incorporan técnicas para trackear a los demás vehículos (simetría): Prof: Sebastián Escarza 9

10 Se incorporan técnicas para trackear a los demás vehículos (simetría): Se puede extender el esquema a sistemas de asistencia para estacionar basados en imágenes, etc. y Sistemas de Control por Internet Se busca controlar un sistema mediante la Web: Automation Cell: conjunto de dispositivos que llevan a cabo una tarea definida. Desde sensores simples hasta dispositivos complejos de cómputo con capacidad de recolección, procesado y almacenamiento de datos... Implementan las funciones de automatización Field Device: dispositivos desplegados en el sistema o ambiente a monitorear. Nodos de control: Implementan las funciones de supervisión. Uso de protocolos estándar: TCP/IP, HTTP, XML/HTML. Arquitectura multitier. Prof: Sebastián Escarza 10

11 Se busca controlar un sistema mediante la Web. Ej: Control Industrial, Seguridad, Domótica, etc. Interface entre los nodos de control y la aplicación. Actuación sobre la aplicación en función de las solicitudes del usuario (vía API). Presentación (HTML dinámico) del estado del sistema al usuario. Virtual File System (VFS). Prof: Sebastián Escarza 11

12 Prof: Sebastián Escarza 12

13 Protocolos industriales: HART instrumentation protocol/fip HART: Múltiples canales Embedded server Prof: Sebastián Escarza 13

14 Wireless Sensor Networks Wireless Sensor Networks Definición: conjunto (numeroso) de dispositivos con capacidad de procesamiento, sensado y comunicación (inalámbrica), capaces de organizarse en redes ad-hoc o Personal Area Networks (PANs). Aplicaciones: control de stock monitoreo ambiental salud (monitoreo de pacientes) domótica vehicular area networks (VANets) etc. Wireless Sensor Networks Sensor Node: capacidad de sensado y procesamiento bajo consumo conectividad Wireless Sensor Networks Sensor Node: capacidad de sensado y procesamiento bajo consumo conectividad Prof: Sebastián Escarza 14

15 Wireless Sensor Networks Principales ventajas (respecto del sensado tradicional): fácil deployment hardware simple y de tamaño reducido (relativo bajo costo) especialización (nodos con sensores específicos) Desafíos: nuevos protocolos de control de acceso al medio, algoritmos de localización y ruteo consumo y vida activa de cada nodo pocos recursos de hardware disponibles (p/protocol stacks, etc). Wireless Sensor Networks Desafíos (cont.): ancho de banda limitado condiciones ambientales tolerancia a fallas (la red debe funcionar a pesar de la falla de nodos aislados). seguridad del canal de comunicaciones. Actualmente estos y otros desafíos son materia de desarrollo activo. Ejemplos: Wireless Sensor Networks Ejemplos: Wireless Sensor Networks Prof: Sebastián Escarza 15

16 Referencias Bräunl, T. Embedded Robotics: Mobile Robot Design and Applications with Embedded Systems 3rd Edition. Springer ISBN: Capítulo 26. Ganssle, J. Embedded System - World Class Designs. Newnes ISBN: Capítulo 10. Zurawski, R. Embedded Systems Handbook. CRC Press ISBN: Capítulos 31 y 44 Prof: Sebastián Escarza 16

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