4 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Yayın Karma CPU + FPGA yapısı üzerinde tasarlanmış bilgisayar destekli sperm analizi sistemi(IEEE, 2015-06-19) Şavkay, Osman Levent; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat; Yalçın, Müştak Erhan; Cesur, EvrenBu bildiride karma CPU + FPGA tabanlı bir donanım mimarisi üzerinde tasarlanan Bilgisayar Destekli Semen Analizi (BDSA) sistemi genel özellikleri ile anlatılmıştır. Spermatozoa motilite analizi hareketli çoklu nesne izleme algoritmasıdır, spermatozoa morfoloji analizi için ise ard arda uygulanan çeşitli durağan görüntü işleme yöntemleri ile yapılmaktadır. Sistemimizde kullanılan ve yüksek hız gerektiren hareketli ve durağan görüntü işleme işlevleri için FPGA yapısının paralel işlem yeteneğinden yararlanılmıştır. Çeşitli hesaplamalar ise geliştirilen özel yazılım ile CPU üzerinde gerçeklenmiştir. Biyolojik mikroskoba takılabilen bir HD dijital kamerayı da içermekte olan sistemimizin esnek programlanabilen ve tek başına çalışabilen bir akıllı sistem olarak çalışması da öngörülmüştür.Yayın Design of a third generation real-time cellular neural network emulator(IEEE, 2014) Yıldız, Nerhun; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet VedatIn this paper, the features of the next generation Real-Time Cellular Neural Network Processor (RTCNNP-v3) are discussed. The RTCNNP-v2 structure is the only CNN implementation that is reported to be capable of processing full-HD 1080p@60 (1920 x 1080 resolution at 60 Hz frame rate) video images in real-time, due to its fully-pipelined architecture, however, it has some weaknesses like the inability to divide the processing in spatial domain, record and recall intermediate results to an external memory and has some issues in its internal memory coding. Those shortcomings are to be addressed in the next design of our CNN emulator - RTCNNP-v3, which will increase the range of applications and enable the implementation to match the requirements of the cutting-edge movie production technologies like UHD (4K) and the future FUHD (8K).Yayın Hücresel sinir ağları kullanılarak el yazısı karakter tanıma uygulaması(IEEE, 2013-06-13) Çalık, Nurullah; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet VedatEl yazısı karakter tanıma, örüntü tanımanın önemli alanlarından biridir. Bu alanın kapsamında önemli belgelerin , arşivlerin ve diğer yazılı metinlerin sayısal ortamlara aktarılması yada yazıcının tanınması gibi problemler çözülmeye çalışılır. Bu problemler için birçok algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmalardan istenen, yüksek doğruluk oranının yanında FPGA gibi sayısal tasarımlara uygulanabilir olmasıdır. Bu nedenle sınıflandırma için kullanılan özellik vektörünün çıkartılmasında Gabor-benzeri Hücresel Sinir Ağı (HSA) filtreleri kullanılmıştır. Bu filtrelerin FPGA üzerinde verimli algoritmalar ile gerçeklenebilmektedir [10]. Bu sayede FIR türünde tasarlanan Gabor filtrelerine göre işlem süresi açısından daha verimli ve büyük harfler üzerinde doğruluk yüzdesi % 80 civarlarında olan bir algoritma geliştirilmiştir.Yayın Architecture of a fully pipelined real-time cellular neural network emulatort(IEEE-INST Electrical Electronics Engineers Inc, 2015-01) Yıldız, Nerhun; Cesur, Evren; Kayaer, Kamer; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat; Alpay, MurathanIn this paper, architecture of a Real-Time Cellular Neural Network (CNN) Processor (RTCNNP-v2) is given and the implementation results are discussed. The proposed architecture has a fully pipelined structure, capable of processing full-HD 1080p@60 (1920 1080 resolution at 60 Hz frame rate, 124.4 MHz visible pixel rate) video streams, which is implemented on both high-end and low-cost FPGA devices, Altera Stratix IV GX 230, and Cyclone III C 25, respectively. Many features of the architecture are designed to be either pre-synthesis configurable or runtime programmable, which makes the processor extremely flexible, reusable, scalable, and practical.
