49% VISyR : Visual Inspection System for Railway Maintenance Architettura di Calcolo 080.5963.710 080.5963.410

Presentazione sul tema: "49% VISyR : Visual Inspection System for Railway Maintenance Architettura di Calcolo 080.5963.710 080.5963.410"— Transcript della presentazione:

1 49% VISyR : Visual Inspection System for Railway Maintenance Architettura di Calcolo 080.5963.710 080.5963.410 marino@poliba.it http://dee.poliba.it/marino LArchitettura di Calcolo di VISyR è suddivisa in due blocchi: RD&TB e BDB. RD&TB rileva la posizione della rotaia nelle immagini riprese dal sistema di acquisizione. Tali coordinate sono utilizzate da BDB per ridurre larea da ispezionare nella ricerca dei fermi dattacco tramite un processo di classificazione. RD&TB e BDB sono stati implementati in hardware su due circuiti integrati (FPGA) costituenti il nucleo di VISyR. 99.9% 5 10.000 74% 272% 160 km/h100% Grazie ad una strategia di cross classificazione, VISyR garantisce unaffidabilità superiore al 99.9% nel rilevamento dei fermi dattacco, e arriva a determinare meno di 5 falsi positivi ogni 10.000 finestre analizzate. Inoltre, sfruttando il calcolo parallelo, possibile grazie alluso di FPGA opportunamente configurate, VISyR annulla praticamente del tutto i tempi di computazione del suo prototipo software RailScanner, presentando una latenza complessiva che si riduce (di fatto) a quella necessaria per la sola lettura dei dati. Gli speed-up ottenuti sono del 74% per la fase esaustiva e del 272% per la fase a salti. La velocità media complessiva dipende dalla distribuzione di queste fasi. Nei casi testati, essa supera i 160 km/h con uno speed-up intorno al 100%. Risultati & Prestazioni Velocità media su percorso misto [km/h] LAlgoritmo di ispezione visiva esegue ciclicamente due modalità, che chiamiamo fase esaustiva e fase a salti. Durante la prima fase, le immagini da analizzare sono lette in modo continuativo ed ispezionate esaustivamente. Appena rilevata una coppia di fermi si passa alla seconda fase, in cui le immagini vengono lette effettuando dei salti in previsione della posizione delle successive coppie di fermi. Questa fase è più performante della precedente, e procede finché si rende necessaria una nuova fase esaustiva. 48 x 144 pixel NN-1 321 … Funzionalità del Bolt Detection Block (BDB) a. Acquisizione Memorizzazione 48x144 Acquisizione e Memorizzazione di una finestra di 48x144 pixel da cui estrarre le patch da analizzare Elaborazione Patch al voloTrasformata HAAR-2L Rete Neurale Elaborazione della Patch selezionata con un preprocessing al volo che utilizza la Trasformata di HAAR-2L e successiva classificazione basata su Rete Neurale c. Impacchettamento Spedizione 650N Impacchettamento e Spedizione delle 650 classificazioni in N Words da 64 bits d. Estrazione650Patch due Orizontaleun Verticale Estrazione delle 650 Patch da 24x96 pixela in corrispondenza di spostamenti di due pixel in Orizontale e di un pixel in Verticale b. 24 x 96 pixel +1 pixel +2 pixel Latenze misurate su percorso misto 20% fase esaustiva & 80% fase a salti VISyR (Sistema Hardware) 51% 0% Velocità durante la fase esaustiva [km/h] POLITECNICO DI BARI Architetture Parallele & Visione Artificiale Lispezione d'infrastrutture ferroviarie è necessaria periodicamente al fine di prevenire sciagure che avvengono, purtroppo, non di rado. Attualmente, questo monitoraggio è condotto manualmente da personale addestrato, che ricerca anomalie visibili su tratte critiche della rete ferroviaria. Tuttavia, esso, risulta lento e soggettivo. VISyR è unArchitettura di Calcolo Parallelo brevettata, che effettua tale ispezione con tecniche di Visione Artificiale in modo affidabile, completamente automatico e configurabile. Lattuale versione di VISyR permette di rilevare la presenza/assenza Xilinx Virtex-II Pro XC2VP20 Altera Stratix EP1S60 Altera PCI High-Speed Development Kit Stratix Professional Edition Dalsa Coreco Anaconda CL/1 8 Byte Funzionalità del Rail Detection & Tracking Block (RD&TB) a. Acquisizione Memorizzazione centrata Acquisizione e Memorizzazione di una riga di 801 pixel, centrata sulla posizione della rotaia al passo precedente Elaborazione Patch Singolar Value Decomposition Rete Neurale Elaborazione della Patch selezionata con un preprocessing che utilizza la Singolar Value Decomposition e con una successiva classificazione basata su Rete Neurale c. Impacchettamento Spedizione 401N Impacchettamento e Spedizione delle 401 classificazioni in N Words da 64 bits d. Estrazione un Estrazione di 401 patch da 401x1 pixel in corrispondenza di spostamenti di un pixel a partire dal centro verso il bordo immagine b.NN-1 321 … +1 pixel 400 pixel posizione della rotaia al passo precedente 401 pixel Le zone colorate denotano le risorse effettivamente usate dalle architetture Questa ricerca è stata svolta nellambito del Finanziamento PON 2002-2006 Railsafe, in collaborazione con la Sede di Bari dellIstituto CNR di Studi sui Sistemi Intelligenti per lAutomazione. 160 km/h450 km/h di fermi d'attacco, ispezionando tratte di rete ferroviaria ad una velocità media di oltre 160 km/h, con punte superiori ai 450 km/h. È allo studio una estensione del sistema VISyR che possa espletare anche lanalisi di alcuni difetti superficiali della rotaia. 8 Byte Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica Responsabili: Prof. Ing. Francescomaria Marino (Politecnico di Bari), Dr. Ettore Stella (CNR) Collaboratori: Ing. Pasquale de Ruvo, Ing. Gianluigi de Ruvo 272% 74% Velocità durante la fase a salti [km/h] Lettura Dati: Calcolo: RailScanner (Prototipo Software) 103%