Filtreler

2013 - 20164
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Yıldız, Nerhun × Konu: FPGA devices ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim
    Yayın
    A discussion on spatiotemporal filtering on a third generation real-time cellular neural network processor
    (IEEE Computer Society, 2016) Yıldız, Nerhun; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    A third generation Real-Time Cellular Neural Network (CNN) Processor (RTCNNP-v3) is a CNN emulator currently being implemented targeting FPGA devices. Thanks to the frame buffer support of the RTCNNP-v3 it will be possible to store and recall multiple frames which will extend the range of applications that can be implemented with RTCNNP, including spatiotemporal filters. In this paper, the implementation method of a velocity-tuned filter currently being implemented is disclosed with further discussion.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Bir otomatik hedef tanıma algoritmasının geliştirilmesi
    (IEEE, 2013-04-24) Aldemir, Erdoğan; Yıldız, Nerhun; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    Bu bildiri kapsamında bir Otomatik Hedef Tanıma (OHT) sistemi ele alınarak geliştirilmiş ve geliştirilen sistemin Matlab benzetimleri bildiride sunulmuştur. İkinci olarak OHT sistemlerinde kullanılan ve literatürde sıkça karşılaşılan klasik kenar belirleme algoritmalarının dışında yeni bir kenar belirleme algoritması önerilmiştir. Son olarak da Freeman zincir kodlamasının özellik çıkartma aşamasında kullanılabileceği gösterilmiştir. İlgili sistemin sınıflandırma ve karar verme aşaması hariç tamamı değişik test görüntüleri üzerinde denenmiş ve insan gözüne hitap edebilecek seviyede başarılı sonuçlar elde edilmiştir. İleride sınıflandırma aşamasının da gerçeklenmesi ile tasarlanan OHT sisteminin başarımının daha tarafsız bir ölçüt ile test edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca sistemin donanıma yönelik olarak optimizasyonu ile bir Field Programmable Gate Array (FPGA) gerçeklemesinin yapılması hedefler arasındadır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Realization of preprocessing blocks of CNN based CASA system on FPGA
    (2013) Şavkay, Osman Levent; Yıldız, Nerhun; Cesur, Evren; Yalçın Müştak, Erhan; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    In this paper, hardware optimization of the preprocessing part of a computer aided semen analysis (CASA) system is proposed, which is also implemented on an FPGA device as a working prototype. A real-time cellular neural network (CNN) emulator (RTCNNP-v2) is used for the realization of the image processing algorithms, whose regular, flexible and reconfigurable infrastructure simplifies the prototyping process. For future work, the post-processing part of the CASA system is proposed to be implemented on the same FPGA device as software, using either a soft or hard processor core. By the integration of the pre- and post-processing parts, the designed CASA system will be capable of processing full-HD 1080p@60 (1080×1920) video images in real-time.
  • Küçük Resim
    Yayın
    On the way to a third generation real-time cellular neural network processor
    (IEEE Computer Society, 2016) Yıldız, Nerhun; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    In this proceeding, the architecture of a third generation Real-Time Cellular Neural Network (CNN) Processor (RTCNNP-v3) is disclosed, which is a digital CNN emulator to be implemented on an FPGA device. The previous generation emulator, RTCNNP-v2, is the only CNN implementation reported to be capable of processing full-HD 1080p@60 (1080×1920 resolution at 60 Hz frame rate) video images in real-time. However, there are some weaknesses in both the design and implementation of RTCNNP-v2, like the inability to process different parts of the video images in parallel, lack of support for recording and recalling intermediate frames using external memory and it has some jitter issues at computation rates above 200 MHz. All of those issues are addressed in the next architecture of our CNN emulator, RTCNNP-v3, which is being implemented of an FPGA device.