Real Time Log Length Measurement Using GPU Accelerated Visual Odometry

dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorHuttunen, Heikki
dc.contributor.authorPesonen, Olavi
dc.contributor.departmentTietotekniikan laitosfi
dc.contributor.departmentDepartment of Computer Scienceen
dc.contributor.schoolPerustieteiden korkeakoulufi
dc.contributor.schoolSchool of Scienceen
dc.contributor.supervisorRaiko, Tapani
dc.date.accessioned2015-12-10T10:02:24Z
dc.date.available2015-12-10T10:02:24Z
dc.date.dateaccepted2015-11-30
dc.date.issued2015
dc.description.abstractThis thesis studies GPU accelerated visual odometry in measuring log length. The visual odometry would not suffer slippage nor require recalibration depending type of wood or temperature conditions compared to mechanical measurement. The requirement of the real-time performance is quite high. Image capturing in 120 Hz frequency is needed as log is moved several meters per second by harvester heads. Here GPU acceleration will be used as it can give speedup in magnitude of hundreds or more. Real-time performance is targeted by selecting fast algorithms for subtasks of measurement pipeline and considering possibilities to parallelize algorithm. In many cases performance boost is achieved, but not in expected magnitude. Physical constraints of the graphics card hardware become easily the limiting factor in parallelization. Real-time performance was achieved in this thesis but not with required accuracy. It remained for future work to find out which algorithms would give both targets.  en
dc.description.abstractTaman lisensiaatintutkimuksen aiheena on GPU laskennan kaytto konenäköön perustuvassa tukin pituuden mittauksessa. Konenäköön perustuva pituuden mittaus ei tarvitse uudelleen kalibrointia puulajin tai lämpötilan mukaan. Konenäköön perustuvassa mittauksessa myöskaan mittapyöra ei voi luistaa tukin pinnalla. Realiaikaisuuden vaatimus on tässä sovelluksessa korkea. Kuvat on otettu 120 Hz taajuudella, koska leikkuupää liikuttaa tukkia useita metrejä sekunnissa. GPU laskenta potentiaalisesti nopeuttaisi laskentaa tarvittavissa määrin. Realiaikaista vastetta haettiin seka algoritmien valinnalla etta harkitsemalla mahdollisuuksia rinnaisohjelmoinnin käyttämiseen. Monessa tapauksessa vasteet paranivat, vaikka grafiikkakortin ominaisuudet usein rajoittivat rinnaikkaisohjelmoinnista saatavaa hyötyä. Realiaikainen vaste saavutettiin, mutta ei tarvittavalla pituuden mittaamisen tarkkuudella. Molempien tavoitteiden saavuttaminen jai mahdollisten jatkotöiden tehtäväksi.fi
dc.format.extent75
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/18974
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-201512095506
dc.language.isoenen
dc.programme.majorInformaatioteknologiafi
dc.programme.majorInformation technologyen
dc.programme.mcodeT101Z
dc.publisherAalto Universityen
dc.publisherAalto-yliopistofi
dc.rights.accesslevelopenAccess
dc.subject.keywordvisual odometryen
dc.subject.keywordmeasuring methodsen
dc.subject.keywordlog lengthen
dc.subject.keywordkonenäköfi
dc.subject.keywordstereonäköfi
dc.subject.keywordtukin pituuden mittausfi
dc.subject.keywordmittausmenetelmätfi
dc.subject.otherComputer scienceen
dc.titleReal Time Log Length Measurement Using GPU Accelerated Visual Odometryen
dc.typeG3 Lisensiaatintutkimusfi
dc.type.dcmitypetexten
dc.type.ontasotLicentiate thesisen
dc.type.ontasotLisensiaatintyöfi
local.aalto.idinssi52903
local.aalto.openaccessyes

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
lic_pesonen_olavi_2015.pdf
Size:
8.55 MB
Format:
Adobe Portable Document Format