| Abstract | dc.description.abstract | La detección de objetos a partir de imágenes se ha convertido en una herramienta muy poderosa para diferentes disciplinas. El Laboratorio de Materia Fuera del Equilibrio del Departamento de Física de la Facultad cuenta con una implementación en C del Método χ^2 usando bibliotecas ad-hoc compatibles con Mac OSX para detectar partículas en sistemas granulares cuasi-bidimensionales compuestos por miles de partículas de acero de 1 mm de diámetro, pudiendo detectar partículas en una imagen de 1 MegaPixel en alrededor de 10 segundos. Sin embargo, estas imágenes provienen de videos que se desean analizar y en una sesión de trabajo se puede requerir analizar alrededor de unas 100.000 imágenes en total, por lo cual el procesamiento y posterior análisis de estas imágenes de video tiene una duración de varios días. Es por esto que fue necesario agilizar de alguna manera este procesamiento de imágenes y generar una solución robusta.
El objetivo principal de la memoria consistió en reducir los tiempos de detección de partículas generando un nuevo software basado en el anterior, facilitando extensiones futuras, y utilizando el máximo poder de cómputo disponible en el laboratorio.
El alumno ideó como solución un sistema distribuido haciendo uso de todos los computadores disponibles para el procesamiento de imágenes, reimplementando el código del software, en ese entonces utilizado, de C a C++ utilizando patrones de diseño para facilitar futuras extensiones del software y threads con el fin de aumentar el rendimiento de este. También se agregó tecnología CUDA para el procesamiento de datos reduciendo de forma considerable los tiempos de ejecución.
Como resultado final de la memoria, se logró obtener un speedup de alrededor de 5x haciendo uso de distribución de carga computacional, uso de procesos en paralelo, hilos de ejecución y tecnología CUDA, además se logró una solución más robusta y extensible para futuros cambios o generación de nuevos algoritmos de procesamiento.
Todo el proceso de investigación, desde la obtención de datos hasta la validación de la hipótesis, lleva mucho tiempo, en donde la detección de partículas es solo una parte de todo el calculo computacional que se debe realizar, por lo que se aconseja implementar en lenguajes no interpretados y más rápidos, como por ejemplo C++, otras etapas de cálculo de datos y además, en lo posible, distribuir el computo y usar CUDA. | es_CL |
