The report aims to investigate how well a certain type of affordable embedded single board computer can hold up against today's more expensive computers in a computer system by doing various tests on a system with the specified requirements. The system has a Raspberry Pi as the single board computer which task is to control a camera based on coordinates obtained from a server as well as capture and stream a video signal on a network. The researches were conducted to check how much network traffic a single-chip computer sent in different video formats and how much CPU utilization was required. Studies were also made to ensure the accuracy of the camera control. The researches have been experimental, where several tests have been performed and analyzed. The results show that a sufficiently good accuracy can be obtained from the camera steering unit, in which two different servos have been investigated. When the video format MJPEG and H.264 are used, the single-chip computer is able to transmit a video signal up to 1280x720 at 15 fps. The system managed to download and perform calculations on an object from the server at 42.3 ms. When the entire system was up and running at the same time the Raspberry Pi didn’t manage to deliver a video signal and obtain the coordinates from the server fast enough. Depending on the video format the performance on the single-chip computer varied, but no setup managed to keep the system stable enough to reach the requirements. / Rapportens syfte är att undersöka hur väl en viss typ av billigare enkortsdator kan stå sig mot dagens dyrare datorer i ett datorsystem genom att göra olika undersökningar på ett system med uppsatta krav. Systemet har en Raspberry Pi som enkortsdator och har till uppgift att styra en kamera utifrån koordinater som fås från en server samt fånga och strömma en videosignal ut på ett nätverk. De undersökningar som gjordes var att kontrollera hur mycket nätverkstrafik som enkortsdatorn sände vid olika format på videosignalen samt hur mycket CPU- utnyttjande som krävdes. Undersökningar gjordes också för att säkerställa precisionen på kamerastyrningen. Alla undersökningar har varit experimentella, där flera olika tester har utförts och analyserats. Resultatet från undersökningarna visar att en tillräckligt god precision kan fås från kamerastyrningen, där två olika servon har undersökts. När videoformaten MJPEG och H.264 används kan enkortsdatorn klara av att sända ut en videosignal upp till 1280x720 med 15 bildrutor per sekund. I systemet som testerna utfördes på klarade enkortsdatorn av att hämta och utföra beräkningar på ett objekt från servern på 42,3 ms. När hela systemet var igång samtidigt klarade dock inte Raspberry Pi av att leverera en videosignal och hämta koordinater från servern tillräckligt snabbt. Beroende på vilket videoformat som användes presterade enkortsdatorn olika bra, men det var ingen inställning som stabilt klarade av att nå kraven.

In den letzten Jahren kommen immer mehr nicht perspektivische Kamerasysteme beim maschinellen Sehen zur Anwendung, die vor allem ein deutlich erweitertes Blickfeld bieten. Das klassische perspektivische Abbildungsmodell lässt sich hier häufig nicht mehr erfolgreich anwenden. In dieser Arbeit wird ein generisches Abbildungsmodell vorgestellt, welches übliche Kamerasysteme akkurat modellieren kann. Solche Kamerasysteme schließen insbesondere klassische perspektivische Systeme, aber auch Fischaugen- und Spiegellinsen-Kamerasysteme ein. Die Nutzung eines einheitlichen Abbildungsmodells ermöglicht schließlich eine einfache Verwendung und Kalibrierung von heterogenen Stereokamerasystemen, also einer Kombination von unterschiedlichen Kameratypen, die vorteilhafte Eigenschaften gegenüber klassischen Stereosystemen bieten. Nicht zuletzt trägt die in dieser Arbeit vorgestellte einheitliche Modellierung und Kalibrierung von Mono- und Stereokamerasystemen dazu bei, Fehler durch falschen Umgang oder falsche Wahl von Methoden der Modellierung oder Kalibrierung zu vermeiden und den Kamerakalibrierprozess insgesamt zu vereinfachen. In dieser Arbeit wurden verschiedene Ansätze der Modellierung untersucht und evaluiert. Es wurde eine generische Modellierung vorgeschlagen, die die untersuchten spezifischen Abbildungsmodelle vollständig ersetzen kann. Für die Kalibrierung nicht linearer Abbildungsmodelle wurde eine einheitliche Methode zur Startwertbestimmung vorgeschlagen und evaluiert. Die Genauigkeit der Kalibrierung mittels einheitlicher Methoden wurde anhand diverser realer Kamerasysteme untersucht und bewertet. Es konnte gezeigt werden, dass die dabei auftretenden Fehler deutlich im Subpixelbereich liegen. Durch Erweiterung des klassischen Konzepts der Epipolargeometrie um die generische Abbildungsmodellierung konnten schließlich heterogene Stereokamerasysteme kalibriert und genaue Stereomodelle abgeleitet werden. / The application of perspective camera systems in photogrammetry and computer vision is state of the art. In recent years non-perspective and especially omnidirectional camera systems have increasingly been used in close-range photogrammetry tasks. In general, the perspective camera model, i.e. pinhole model, cannot be applied when using non-perspective camera systems. However, several camera models for different omnidirectional camera systems are proposed in literature. Using different types of cameras in a heterogeneous camera system may lead to an advantageous combination. The advantages of different camera systems, e.g. field of view and resolution, result in a new enhanced camera system. If these different kinds of cameras can be modeled, using a unified camera model, the total calibration process can be simplified. Sometimes it is not possible to give the specific camera model in advance. In these cases a generic approach is helpful too. Furthermore, a simple stereo reconstruction becomes possible when using a fisheye and a perspective camera for example. In this work camera models for perspective, wide-angle and omnidirectional camera systems were evaluated. A generic camera model were introduced that fully substitutes specific camera models. The crucial initialization of the model''s parameters is conducted using a new generic method that is independent of the particular camera system. The accuracy of this generic camera calibration approach is validated by the calibration of a dozen of real camera systems up to subpixel accuracy. Finally, it has been shown that a unified method of modeling, parameter approximation and calibration of interior and exterior orientation can be applied to a generic stereo system to derive precise 3D object data.