Actas JP2011 - Universidad de La Laguna

Actas XXII Jornadas de Paralelismo (JP2011) , La Laguna, Tenerife, 7-9 septiembre 2011Fig. 4. Diferentes métodos de detección de fondo aplicados ypresentados en simultáneoOpenCV (Open Source Computer Vision)http://opencv.willowgarage.com/wiki/[4] Varios autores FFmpeg http://www.ffmpeg.org/[5] The OpenMP Architecture Review Board TheOpenMP API specification for parallel programminghttp://openmp.org/[6] M.A. Fischler and R.C. Bolles. Random sample consensus:A paradigm for model fitting with applications to imageanalysis and automated cartography. Communications ofthe ACM, 24(6):381–395, 1981.[7] H. Wang and D. Suter. A novel robust statistical methodfor background initialization and visual surveillance.Computer Vision–ACCV 2006, pages 328–337, 2006.[8] F.J. Seinstra, J.M. Geusebroek, D. Koelma, C.G.M.Snoek, M. Worring, and A.W.M. Smeulders, “Highperformancedistributed video content analysis withparallel-horus,” Multimedia, IEEE, vol. 14, no. 4, pp.64–75, 2007.[9] J. Sérot and D. Ginhac, “Skeletons for parallel imageprocessing: an overview of the skipper project,” Parallelcomputing, vol. 28, no. 12, pp. 1685–1708, 2002.[10] C. Nicolescu and P. Jonker, “A data and task parallelimage processing environment,” Parallel Computing, vol.28, no. 7-8, pp. 945–965, 2002.V. ConclusiónComo conclusión podemos decir que hemosrealizado el diseño del framework VideoMante quepropone una estrategia genérica con la que abordarproblemas del análisis de imagen y procesamientode vídeo. El framework requiere de la integración dediversos lenguajes y herramientas de programación,de algoritmos y operaciones necesarias para abordarproblemas de visión y de la computación paralelay distribuida para conseguir tiempos de respuestafactibles. En estos momentos disponemos de unprimer prototipo funcional y esperamos en el futuropoder cubrir las siguientes funcionalidades:• Computacional– Paralelización usando OpenMP– Cliente y servidor OpenCF– Almacenamiento compartido– Planificador de tareas• Visión– Lectura y escritura de vídeos– Detección fondo (fijo y móvil)– Detección objeto y sus coordenadas 2D– Múltiples frames con texto y dibujos• Calculos– Transformacion 2D-3D– Cálculo de velocidad y trayectoriasVI. AgradecimientosEste proyecto ha sido parcialmente financiado confondos (FEDER) por los proyecto TIN2008-06570-C04-03 del plan nacional I+D+I del MEC y porel proyecto SolSubC200801000307 del Gobierno deCanarias.Referencias[1] Francisco Almeida, Vicente Blanco Pérez, Carlos Delgado,Francisco de Sande, and Adrián Santos, “Idewep: Webservice for astronomical parallel image deconvolution,” J.Network and Computer Applications, vol. 32, no. 1, pp.293–313, 2009.[2] ULL Parallel Computing Group. Open computationalframework. http://opencf.pcg.ull.es/[3] Intel Corporation, Willow Garage, et all.JP2011-511