Effective Parallelization Method for Object Recognition in 2D Sonar Images Based on Task Partitioning
المؤلفون المشاركون
Ha, Ok-Kyoon
Lee, Keonpyo
Kim, Wan-Jin
Yoon, Kun Su
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Techniques for analyzing and avoiding hazardous objects and situations on the seabed are being developed to ensure the safety of ships and submersibles from various hazards.
Improvements in accuracy and real-time response are critical for underwater object recognition, which rely on underwater sonar detection to remove noises and analyze the data.
Therefore, parallel processing is being introduced for real-time processing of two-dimensional (2D) underwater sonar detector images for seabed monitoring.
However, this requires optimized parallel processing between the modules for image processing and the data processing of a vast amount of data.
This study proposes an effective parallel processing method, called Task Partitioning, based on central and graphical processing units for monitoring and identifying underwater objects in real time based on 2D-imaging sonar.
The practicality of the proposed method is evaluated experimentally by comparing it to the sequential processing method.
The experimental results show that the Task Partitioning method significantly improves the processing time for sonar images because it reduces the average execution time to 1% and 5% of the sequential processing method and general parallelization, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ha, Ok-Kyoon& Lee, Keonpyo& Kim, Wan-Jin& Yoon, Kun Su. 2019. Effective Parallelization Method for Object Recognition in 2D Sonar Images Based on Task Partitioning. Scientific Programming،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210767
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ha, Ok-Kyoon…[et al.]. Effective Parallelization Method for Object Recognition in 2D Sonar Images Based on Task Partitioning. Scientific Programming No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210767
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ha, Ok-Kyoon& Lee, Keonpyo& Kim, Wan-Jin& Yoon, Kun Su. Effective Parallelization Method for Object Recognition in 2D Sonar Images Based on Task Partitioning. Scientific Programming. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210767
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210767
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر