Computing unite of a mobile computer vision system

The work is devoted to the computing unite of a mobile computer vision system and developing his algorithmic software. We developed hardware-implemented the convolutional neural networks on a field programmable gate array. A study of the performance and power consumption of variants of the computing unite

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development

An important aspect of modern automation is machine learning. Specifically, neural networks are used for environment analysis and decision making based on available data. This article covers the most frequently performed operations on floating-point numbers in artificial neural networks. Also, a selection of the optimum value of the bit to 14-bit floating-point numbers for implementation on FPGAs was submitted based on the modern architecture of integrated circuits. The description of the floating-point multiplication (multiplier) algorithm was presented. In addition, features of the addition (adder) and subtraction (subtractor) operations were described in the article. Furthermore, operations for such variety of neural networks as a convolution network - mathematical comparison of a floating point ('less than' and 'greater than or equal') were presented. In conclusion, the comparison with calculating units of Atlera was made

Computing unite of a mobile computer vision system

The work is devoted to the computing unite of a mobile computer vision system and developing his algorithmic software. We developed hardwareimplemented the convolutional neural networks on a field programmable gate array. A study of the performance and power consumption of variants of the computing unite

FPGA design of the fast decoder for burst errors correction

The paper is about FPGA design of the fast single stage decoder for correcting burst errors during data transmission. The decoder allows correcting burst errors with 3 bits for a 15 bit codeword and a 7 bit check unit. The description of a generator polynomial search algorithm for building error-correcting codes was represented. The module structure of the decoder was designed for FPGA implementation. There are modules, such as remainder, check_pattern, decoder2, implemented by asynchronous combinational circuits without memory elements, and they process each codeword shift in parallel. Proposed implementation allows getting high performance about ~20 ns

Intelligent computer vision system for unmanned aerial vehicles for monitoring technological objects of oil and gas industry

Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания современных компьютерных систем для мониторинга опасных технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли. Цель: создание интеллектуальной системы компьютерного зрения беспилотных летательных аппаратов, позволяющей вести мониторинг опасных технологических объектов и анализ данных мониторинга в режиме реального времени на борту беспилотных летательных аппаратов. Объекты: концепция построения интеллектуальной системы компьютерного зрения; новые архитектуры свёрточных нейронных сетей, аппаратно-реализованные на программируемых логических интегральных схемах; метод унификации вычислительных блоков и способы параллельных вычислений в аппаратных свёрточных нейронных сетях; алгоритмы помехоустойчивого кодирования/декодирования данных при обменах сообщениями между наземной и бортовой компонентами интеллектуальной системы компьютерного зрения. Методы: методы классификации и детектирования объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей; методы глубокого обучения свёрточных нейронных сетей; методы проектирования программно-аппаратных систем. Результаты. Проведён анализ современного состояния исследований в области систем мониторинга опасных технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли; разработана концепция создания интеллектуальной системы компьютерного зрения на основе беспилотных летательных аппаратов для мониторинга опасных объектов. Базовой в концепции является идея анализа изображений, полученных при мониторинге технологических объектов и прилегающих к ним территорий, непосредственно на борту беспилотных летательных аппаратов в режиме реального времени. Более того, показано, что для обеспечения такого анализа в реальном времени необходимо применять аппаратно-реализованные свёрточные нейронные сети. Для интеллектуальной системы компьютерного зрения разработаны архитектуры свёрточных нейронных сетей из перспективных подклассов LeNet5 и YOLO; предложены алгоритмы помехоустойчивого кодирования/декодирования данных при обмене сообщениями между наземной и бортовой компонентами системы компьютерного зрения; разработан оригинальный метод организации вычислений в аппаратных свёрточных нейронных сетях на программируемых логических интегральных схемах, отличающийся от известных использованием унифицированных вычислительных блоков; предложены новые способы параллельных вычислений в слоях таких свёрточных нейронных сетей. Разработана архитектура вычислительного устройства беспилотных летательных аппаратов, включающего блоки аппаратной свёрточной нейронной сети и кодер/декодер данных. Устройство создано на основе системы на кристалле Cyclone V SX компании Altera; получены первые результаты исследования эффективности этого устройства; разработано программное обеспечение наземной компоненты системы компьютерного зрения.The relevance of the research is caused by the necessity to develop modern computer vision systems for monitoring hazardous techno- logical objects of oil and gas industry. The main aim of the research is to develop the intelligent computer vision system for unmanned aerial vehicles, which allows monitoring dangerous technological objects and analyzing the monitoring data in real-time on the board of the unmanned aerial vehicle. Objects: the concept of construction of intelligent computer vision system; new architectures of convolutional neural networks hardware- based using field programmable gate array; the method of unification of computing blocks and ways of parallel calculation in hardware-based convolutional neural networks; algorithms of error-correction encoding and decoding data for exchanging message between ground and airborne components of the intelligent computer vision system. Methods: methods of detection and classification objects in images using convolutional neural networks; convolutional neural network deep learning methods; methods of designing software and hardware systems. Results. We have been analyzed the current state of research in the field of monitoring hazardous technological objects of the oil and gas industry and developed the concept of construction of intelligent computer vision system for unmanned aerial vehicles for monitoring dangerous objects. The idea of analyzing the images, obtained at monitoring of technological objects and surrounding areas, directly onboard of the unmanned aerial vehicle in real time was the base in this concept. Moreover, it is shown that the use of hardware- based convolutional neural networks for providing such analysis in real time is required. The authors developed the convolutional neural networks architectures for computer vision system from promising subclasses LeNet5 and YOLO and proposed the algorithms of error- correction data encoding/decoding for messages exchanging between these components, considering the specifics of ground and air- borne components. The authors developed the original method of organizing calculation in hardware-based convolutional neural net- works using field programmable gate array, which differs from the known ones by using the unified computing blocks and new ways of parallel calculation in layers in these convolutional neural networks. They proposed the architecture of computing device of the unmanned aerial vehicle which includes the blocks of the hardware-based convolutional neural networks and the data encoder/decoder. This device is based on the Altera Cyclone V SX system-on-a-chip. The paper demonstrates the first results of studying the device efficiency. The authors developed the software for the ground component of the computer vision system