Actas JP2011 - Universidad de La Laguna

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Actas XXII Jornadas de Paralelismo (JP2011) , La Laguna, Tenerife, 7-9 septiembre 2011[16] Zaharia, M.; Konwinski, A.; Joseph, A.D.; Katz, R.; Stoica, I.Improving MapReduce Performance in HeterogeneousEnvironments. 2008, 8th USENIX Symposium on OperatingSystems Design and Implementation. (OSDI'08).[17] Apache Hadoop. Retrived April 20, 2010, from ASF:http://hadoop.apache.org/core/.[18] Gunarathne, T,; Wu, T.; Qiu, J.; Fox, G. Cloud ComputingParadigms for Pleasingly Parallel Biomedical Applications.2010, in 19 th ACM International Symposium on HighPerformance Distributed Computing. (ACM – HPDC’10).[19] Schatz, M.C. Cloudburst: highly sensitive read mapping withMapReduce. Bioinformatics 2009 25(11):1363-1369JP2011-506
Actas XXII Jornadas de Paralelismo (JP2011) , La Laguna, Tenerife, 7-9 septiembre 2011Procesamiento de vídeos usando la nubeA. Morales 1 y F. Almeida 2Resumen— Este trabajo recoge el diseño delframework VideoMante. Se trata de un frameworkgeneralista orientado al entendimiento de vídeo. Elproyecto se aborda como un proyecto interdisciplinaren el que se integran la computación en paraleloy distribuida, los algoritmos y las operacionesde análisis de imagen y visión y los lenguajes yherramientas orientadas a la programación y fusiónen ambos contextos. Como resultado preliminarse presenta como caso de uso un problema muyfrecuente en el ámbito de la visión por computadory el procesado de vídeos, que es la detección deobjetos en movimiento. Sin embargo, la metodologíapropuesta es extensible a otros casos de uso, comoel retocado de fotogramas o la realidad aumentada,sin mas que cambiar las funciones usadas. Semuestra, además, un análisis de rendimiento delas tecnologías seleccionadas y su versatilidad enentornos secuenciales y paralelos.Palabras clave— Computación paralela, análisis devídeo, python, octave, OpenCV, OpenMP.I. IntroducciónLOS dispositivos de captación de imágenes yvídeos han incrementado progresivamente lacantidad de datos que proporcionan. Cada vezse dispone de mayor resolución en fotografías yvídeos, en términos del número de píxeles o delnúmero frames por segundo (FPS) que ofrecen.Los límites de la tecnología comercial rondanlos 7500 FPS a resolución 1000x1000 o millonesde FPS a resoluciones de 100x100. Aunque sedispone de una amplia bibliografía orientada aldesarrollo de algoritmos y operaciones para eltratamiento de vídeo, a estas resoluciones se vuelvealtamente costosa su manipulación en términoscomputacionales, más aún cuando se requierensoluciones en tiempo real.Simultáneamente, la potencia de cómputo de lossistemas paralelos y distribuidos disponible, muy porencima de los sistemas embebidos y de escritorio,no parece que esté siendo aprovechada como unaforma generalizada y eficaz con la que abordartales operaciones e incrementar el alcance de losresultados.En este trabajo se presenta el proyecto, yresultados preliminares, para el desarrollo delframework generalista VideoMante orientadoa la manipulación y el entendimiento devídeos. VideoMante aprovecharía los recursosde computación de altas prestaciones actualmentedisponibles y su acceso a través de redes comoInternet. Nuestro esfuerzo trata, por tanto, defusionar varios universos:• Imágenes de alta definición1 Dpto. de Estadística e Investigación Operativa,Universidad de La Laguna, e-mail: amorales@ull.es.2 Dpto. de Estadística e Investigación Operativa,Universidad de La Laguna, e-mail: falmeida@ull.es.• Sistemas de cómputo paralelo y distribuido• Algoritmos eficientes en el área de visión cuyasalida se proporciona a procedimientos queextraen conclusiones de alto nivelEl objetivo principal es el de extraer deforma automática información contenida en elvídeo que resulta difícil de obtener a través demétodos tradicionales. Por ejemplo: obtenerestadísticas del tráfico en una rotonda, analizandoel comportamiento de cada individuo, a partir delvídeo proporcionado por una cámara de observaciónde tráfico.Hasta donde nosotros conocemos, no existeningún framework de caracter generalista orientadoal entendimiento de vídeos basado en Servicios Web yOpenCV. La mayoría de los trabajos y herramientashacen referencia a frameworks realizados ad-hoccon su propio juego de instrucciones, por ejemplo,basados en tecnologías GRID [8] o apoyándose enesqueletos [9] [10]. Nuestra propuesta pretende irun paso más allá y aprovechar tecnologías estándary ligeras ampliamente difundidas. Se propone, porejemplo, utilizar la librería OpenCV ampliamentevalidada, la baja barrera de entrada del lenguajepython, así como las tecnologías que se apoyan enservicios web, más genéricas que las alternativasencontradas.La estructura del trabajo es la que sigue: lasección II muestra el diseño de VideoMante comoun framework generalista, la sección III plantea uncaso de uso de VideoMante sobre el problema de ladetección de movimiento en vídeo, mostrando lastecnologías y las pruebas realizadas, se finalizarácon las secciones de resultados computacionales yconclusiones, secciones IV y V respectivamente.II. MetodologíaEl diseño propuesto para VideoMante puede verseen la figura 1. Se observan un nodo maestro yun conjunto de N nodos esclavos con el mismoconjunto de software instalado. El nodo maestroes el encargado de orquestar el proceso según lascapacidades de los nodos esclavos. Por lo generallos nodos esclavos serán principalmente de cómputo,pero si existe hardware de entrada (una cámara devídeo) o de salida (una pantalla), en estos nodospriorizarán las funciones de captura o reproducción.De igual forma, se considerarían también entradao salida, la tarea de descomponer un fichero devídeo local en frames para su procesado, así comocomponerlo nuevamente a un vídeo o enviarlo a unservidor de streaming. Por último, se observa quelos nodos comparten un modulo de almacenamientoque actúa como repositorio de trabajos y resultados.Los paquetes de software instalados en los nodosJP2011-507
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