A multi-mode video-stream processor with cyclically reconfigurable architecture
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an approach for development of cost-effective hardware platform for video/image processing. The approach utilizes the SRAM based reconfigurable logic devices (FPGAs) and, their capability of run-time temporal partitioning of logic resources. We propose the architecture for multi-mode video-stream processor with cyclically reconfigurable structure. The proposed architecture has been analyzed on the basis of experiments conducted on AMIRIX AP1000 development system based on Xilinx Virtex-2Pro FPGA. Multi-mode Adaptive Reconfigurable System has been developed, based on Xilinx Virtex-4 FPGA. This platform is capable of supporting the runtime temporal partitioning of on-chip resources. The main component of the research was the introduction of methodology of design for cyclically reconfigurable processor that uses the temporal partitioning mechanism (TPM). TPM allows reuse of the logic and routing resources of an SRAM based FPGA device by the means of partitioning algorithm in to tasks and execution of these tasks in different time slots. This technique allows the reduction of size requirement for FPGA devices, as well as, increase in cost efficiency, and decrease in power consumption of the system compared to systems with statically configured FPGA devices. Applications associated with stereo-vision algorithms and object tracking have been developed and tested on the platform. Finally, the analysis of the cost-effectiveness of this approach has been conducted. This analysis has demonstrated sufficient increase of efficiency in comparison to statically configured FPGA designs. Work also presents optimal conditions at which the use of the architecture would be most cost effective, and where the use of it would be most beneficial. The experimental tests have been done by the means of development of application that are used in the industry in the area of stereo-vision space-born applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».