НОВИЙ ПІДХІД ДО РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ НА ВІДЕОКАРТІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/csit-2022-3-3

Ключові слова:

технологія СUDA, real-time system, машинне навчання, коефіцієнт прискорення, фільтр Гаусса, оптичне розпізнавання символів

Анотація

Важливою задачею є розробити таку комп’ютерну систему, яка б могла автоматично зчитувати текстовий вміст із зображень чи відео зі складним фоном. Через велику кількість обрахунків досить важко застосовувати її в реальному часі. Тому актуальним є застосування паралельних та розподілених обчислень при розробці real-time або near real-time систем. Останні набувають особливої актуальності в таких сферах як автоматизація відеореєстрації порушень правил дорожнього руху, розпізнавання тексту, машинний зір, розпізнавання відбитків пальців, мови, тощо. У роботі запропоновано новий підхід щодо розпізнавання тексту на відео карті. Розроблено та протестовано паралельний алгоритм обробки групи зображень та відеоряду. Розпаралелення на відео ядрі у роботі забезпечують фреймворк OpenCL та технологія CUDA. Не зменшуючи загальності, розглянуто задачу обробки зображень на яких присутні транспортні засоби, що дозволило отримати текст з номерного знаку. Розроблено систему, яку було протестовано на швидкість виконання обробки групи зображень та відео при цьому досягнуто cередньої швидкості обробки - 207 кадрів на секунду. Щодо часу виконання паралельного алгоритму, то для 50 зображень та відео в 63 кадри препроцесинг зображень зайняв 0.4 секунди, що є достатнім для real-time або near real-time систем. Отримано максимальне прискорення обробки зображень до 8 разів, а відеоряду – до 12. Збережено загальну тенденцію щодо збільшення прискорення при збільшені розмірності оброблюваного зображення, що свідчить про актуальність проведення паралельних обчислень при вирішенні розглядуваної у роботі проблеми.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-09-28

Як цитувати

Мочурад, Л. (2022). НОВИЙ ПІДХІД ДО РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ НА ВІДЕОКАРТІ. Computer Systems and Information Technologies, (3), 22–30. https://doi.org/10.31891/csit-2022-3-3