Implementación de un sistema de videovigilancia usando FPGAs

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Implementación de un sistema de videovigilancia usando FPGAs

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Título: Implementación de un sistema de videovigilancia usando FPGAs
Autor: Reyes Torremocha, Francisco Javier
Resumen: La tecnología de las FPGAs ha evolucionado permitiendo una gran flexibilidad en el diseño de todo tipo de sistemas y uno de sus principales mercados actualmente se sitúa en el procesamiento de imagen. En este proyecto se ha puesto en práctica una aplicación de tratamiento digital de imágenes para detectar móviles en un determinado escenario. Para ello se ha implementado un sistema de extracción de fondo de la imagen que se capta utilizando una cámara, que permite una rápida detección y segmentación de los móviles. Para hacer todo el procesamiento necesario se ha contado con una FPGA que ha sido convenientemente programada para, por un lado, poder comunicarse con los distintos dispositivos físicos implicados y, por otro, poder ejecutar un algoritmo que permita dotar al sistema de la funcionalidad deseada. Como elemento de captación se ha contado con un sensor CMOS y para la configuración del sensor se ha utilizado una placa Arduino como elemento auxiliar. El procesamiento de imagen se hace por software implementando una adaptación del algoritmo de extracción fondo de Karmann y von Brandt en C sobre 4 procesadores definidos al efecto. Además, se ha implementado un quinto procesador al que se le ha dotado con los interfaces necesarios para, entre otras cosas, dotar de acceso a red IP al sistema para enviar alarmas por UDP a dispositivos remotos. Como último punto, se ha desarrollado una sencilla aplicación .Net para Windows que muestra los valores enviados por red por parte de la FPGA. En este proyecto se ha utilizado como hardware una FPGA, un Arduino, un sensor de imagen y componentes de red Ethernet. En el lado del software se ha utilizado VHDL (aunque es un lenguaje de descripción hardware), C/C++ (para programar los procesadores embebidos y la placa Arduino) y C# (para la aplicación Windows). Finalmente, se recogen una serie de conclusiones que ponen de manifiesto que el objetivo de desarrollar un sistema de detección de movimiento se ha conseguido y se proponen una serie de mejoras y funcionalidades adicionales para posibles trabajos futuros.FPGA technology has evolved allowing a great design flexibility for all kind of systems and one of their main markets right now is image processing. This work describes a digital image processing application for detecting moving objects in a given environment. For that purpose, a background extractor system has been implemented using the images captured using a camera. This allows a fast detection and moving objects segmentation. For the required processing power a FPGA has been used. It has been programmed in order to, on the one hand, communicate with the different physical devices involved and, on the other hand, run an algorithm that gives the system the desired functionality. As image capture device a cheap CMOS sensor has been used and for setting up the image sensor an Arduino board has been used as an auxiliary device. Image processing is made by software implementing an adaptation of the Karman and von Brandt background extraction algorithm in C, running in 4 processor defined for that purpose. Moreover, a fifth processor has been implemented. This processor has all required interfaces for, among other things, give the system IP network access for sending UDP alarms to remote devices. As a last development, a simple .Net application has been created for Windows. This application shows all sending values from the FPGA. In this work, some hardware devices have been used, specifically an FPGA, an Arduino, an image sensor and network components. In the software side, it has been used VHDL (although it is a hardware description language), C/C++ (for embedded devices programming and Arduino board) and C# (for Windows application). Finally, a set of conclusions are exposed showing that the target of developing a motion detection system has been reached and some improvements and additional functionalities for future works are proposed.
URI: http://hdl.handle.net/10662/3761
Fecha: 2016-02-02


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