53、实时图像评估与分布式DBSCAN算法研究

实时图像评估与分布式DBSCAN算法研究

实时图像处理平台性能分析

在实时图像内容分析领域，对于水下机器人的操控而言，基于GPU的平台结合结构张量计算的可用性备受关注。为了评估不同平台在实时图像处理方面的性能，我们对Tegra K1 GPU、Xeon X5650和ARM Cortex A - 15在不同图像分辨率下的每秒帧数吞吐量进行了比较，同时对比了它们的平均功耗，具体数据如下表所示：
| 图像分辨率 | Tegra K1 GPU 每秒帧数 | Xeon X5650 每秒帧数 | ARM Cortex A - 15 每秒帧数 | 平均功耗 [W] |
| — | — | — | — | — |
| VGA (0.31 MP) | 65 | 27 | 16 | 5 [7] |
| HD (0.92 MP) | 44 | 7 | 5 | 95 [1] |
| Full HD (2.07 MP) | 39 | 3 | 2 | 0.6 [9] |

从表格数据可以看出，Tegra K1 GPU在不同分辨率下的每秒帧数表现都较为出色，尤其是在VGA分辨率下，达到了65帧每秒。而Xeon X5650和ARM Cortex A - 15的性能相对较弱。在功耗方面，ARM Cortex A - 15的功耗最低，仅为0.6W，Xeon X5650的功耗最高，达到了95W。

经过实验室执行时间结果验证，搭载Tegra K1 GPU的NVIDIA Jetson TK1确实构成了用于实时图像处理的高效平台。考虑到其移动特性，它也是独立探索机器中计算机视觉供应的良好解决方案。此外，结构张量计算可作为提取水下环境中附近障碍物信息的工具。较低的板载计算机视觉供