Cellular neural networks for motion estimation and obstacle detection

Obstacle detection is an important part of Video Processing because it is indispensable for a collision prevention of autonomously navigating moving objects. For example, vehicles driving without human guidance need a robust prediction of potential obstacles, like other vehicles or pedestrians. Most of the common approaches of obstacle detection so far use analytical and statistical methods like motion estimation or generation of maps. In the first part of this contribution a statistical algorithm for obstacle detection in monocular video sequences is presented. The proposed procedure is based on a motion estimation and a planar world model which is appropriate to traffic scenes. The different processing steps of the statistical procedure are a feature extraction, a subsequent displacement vector estimation and a robust estimation of the motion parameters. Since the proposed procedure is composed of several processing steps, the error propagation of the successive steps often leads to inaccurate results. In the second part of this contribution it is demonstrated, that the above mentioned problems can be efficiently overcome by using Cellular Neural Networks (CNN). It will be shown, that a direct obstacle detection algorithm can be easily performed, based only on CNN processing of the input images. Beside the enormous computing power of programmable CNN based devices, the proposed method is also very robust in comparison to the statistical method, because is shows much less sensibility to noisy inputs. Using the proposed approach of obstacle detection in planar worlds, a real time processing of large input images has been made possible

Zellulare Nichtlineare Netzwerke : Anwendungen in der Informationstechnologie

Zellulare Nichtlineare Netzwerke (CNN) wurden 1988 von Chua und Yang (Chua und Yang, 1988) eingeführt. Diese Netzwerke sind dadurch gekennzeichnet, dass eine Zelle, die die kleinste Einheit eines CNN darstellt, nur mit Zellen innerhalb einer bestimmten Umgebung verbunden ist. üblicherweise sind Art und Stärke der Wechselwirkung zwischen zwei Zellen eines CNN translationsinvariant, d.h. sie hängen nur von der relativen Lage beider Zellen zueinander ab. Im Vordergrund aktueller Arbeiten stehen auf derartigen Netzwerken basierende schaltungstechnische Realisierungen mit bis zu 176x144 Zellen, die eine direkte Verbindung zu zweidimensionalen optischen Sensor-Anordnungen aufweisen. Über einen separaten Speicherbereich können die Zellkopplungen eines Netzwerks verändert werden, wodurch eine adaptive Verarbeitung von mehrdimensionalen Sensorsignalen ermöglicht wird. Das kürzlich vorgestellte so genannte EyeRis System (Anafocus Ltd.) enthält zusätzlich noch einen Standardprozessor und stellt (bei einer Größe vergleichbar mit der einer Kreditkarte) daher ein vollständiges superschnelles System zur Informationsverarbeitung dar. In diesem Beitrag sollen, nach einem kurzen Überblick über die Eigenschaften von CNN, aktuelle Realisierungen und exemplarisch eine neuere eigene Anwendung vorgestellt und besprochen werden

Ion beam analysis based on cellular nonlinear networks

The development of a non- destructive measurement method for ion beam parameters has been treated in various projects. Although results are promising, the high complexity of beam dynamics has made it impossible to implement a real time process control up to now. In this paper we will propose analysing methods based on the dynamics of Cellular Nonlinear Networks (CNN) that can be implemented on pixel parallel CNN based architectures and yield satisfying results even at low resolutions

Identifikationsverfahren zur Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie mit Reaktions-Diffusions Netzwerken

Partielle Differentialgleichungen des Reaktions-Diffusions-Typs beschreiben Phänomene wie Musterbildung, nichtlineare Wellenausbreitung und deterministisches Chaos und werden oft zur Untersuchung komplexer Vorgänge auf den Gebieten der Biologie, Chemie und Physik herangezogen. Zellulare Nichtlineare Netzwerke (CNN) sind eine räumliche Anordnung vergleichsweise einfacher dynamischer Systeme, die eine lokale Kopplung untereinander aufweisen. Durch eine Diskretisierung der Ortsvariablen können Reaktions-Diffusions-Gleichungen häufig auf CNN mit nichtlinearen Gewichtsfunktionen abgebildet werden. Die resultierenden Reaktions-Diffusions-CNN (RD-CNN) weisen dann in ihrer Dynamik näherungsweise gleiches Verhalten wie die zugrunde gelegten Reaktions-Diffusions-Systeme auf. Werden RD-CNN zur Identifikation neuronaler Strukturen anhand von EEG-Signalen herangezogen, so besteht die Möglichkeit festzustellen, ob das gefundene Netzwerk lokale Aktivität aufweist. Die von Chua eingeführte Theorie der lokalen Aktivität Chua (1998); Dogaru und Chua (1998) liefert eine notwendige Bedingung für das Auftreten von emergentem Verhalten in zellularen Netzwerken. Änderungen in den Parametern bestimmter RD-CNN könnten auf bevorstehende epileptische Anfälle hinweisen. In diesem Beitrag steht die Identifikation neuronaler Strukturen anhand von EEG-Signalen durch Reaktions-Diffusions-Netzwerke im Vordergrund der dargestellten Untersuchungen. In der Ergebnisdiskussion wird insbesondere auch die Frage nach einer geeigneten Netzwerkstruktur mit minimaler Komplexität behandelt

Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie

Seit einigen Jahren ist die Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie Gegenstand zahlreicher wissenschaftlicher Arbeiten; Zielvorstellung ist dabei die Entwicklung von Verfahren zur Erkennung eines möglichen Voranfallszustandes. Im Vordergrund steht beispielsweise die Approximation einer so genannten effektiven Korrelationsdimension, die Bestimmung der maximalen Lyapunov-Exponenten, Detektionsverfahren für Muster bei Zellularen Nichtlinearen Netzwerken, die Bestimmung der mittleren Phasenkohärenz und Verfahren zur nichtlinearen Prädiktion von EEG-Signalen. Trotz umfangreicher Bemühungen kann bis heute eine Erkennung von Anfallsvorboten mit einer Sensitivität und Spezifität, die eine automatisierte Anfallsvorhersage ermöglichen würde, noch nicht durchgeführt werden. In diesem Beitrag werden neue Ergebnisse zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie vorgestellt. Dabei werden Signale, welche mittels intrakranieller electrocorticographischer (ECoG) und stereoelectroencephalographischer (SEEG) Ableitungen registriert wurden, segmentweise analysiert. Unter der Annahme, dass sich Änderungen des Systems ,,Gehirn" als Änderungen im Prädiktor, d.h. in seinen Systemparametern widerspiegeln, könnte eine nähere Betrachtung der Prädiktoreigenschaften zu einer Erkennung von Anfallsvorboten führen

Mathematical Analysis of Memristor CNN

In this chapter we present mathematical study of memristor systems. More precisely, we apply local activity theory in order to determine the edge of chaos regime in reaction-diffusion memristor cellular nanoscale networks (RD-MCNN) and in memristor hysteresis CNN (M-HCNN). First we give an overview of mathematical models of memristors, CNN and complexity. Then we consider the above mentioned two models and we develop constructive algorithm for determination of edge of chaos in them. Based on these algorithms numerical simulations are provided. Two applications of M-HCNN model in image processing are presented

Optimierungsverfahren für schaltungstechnische Realisierungen zellularer Rechner

Bei intelligenten Sensoren soll die Aufnahme von Signalen und deren, zumindest teilweise durchgeführte, Verarbeitung mit einer einzigen Anordnung erfolgen. Dazu steht häufig eine elektronische Schaltung zur Verfügung, die allerdings zur Einhaltung von Echtzeitbedingungen nur für eine relativ einfache Signalverarbeitung verwendet werden kann. Einen möglichen Ausweg bildet die Verwendung parallel arbeitender Rechnersysteme. In dieser Hinsicht sind programmierbare Schaltungen mit z.B. optischen Sensor-Anordnungen besonders interessant, die auf Zellularen Nichtlinearen Netzwerken basieren. Derartige miniaturisierte Systeme eröffnen aufgrund ihrer zellularen Architektur neue Möglichkeiten zur Signalverarbeitung mit einem Leistungsvermögen, das im Bereich von Tera-Operationen pro Sekunde liegt. Für viele aktuelle Problemstellungen wäre es von Vorteil, wenn diese zellularen Systeme eigenständig Parameteradaptionen durchführen könnten. Eingangssignale, die beispielsweise über die vorhandenen optischen Sensoren aufgenommen werden, führten dann zu einer Neuberechnung bzw. Anpassung der Netzwerksparameter. Aufgrund der beachtlichen Leistungsfähigkeit solcher Schaltungen wäre damit die Möglichkeit gegeben, eine adaptive Signalverarbeitung bei zeitlich veränderlichen Problemen vorzunehmen. In diesem Beitrag wird die Implementierung und Analyse von Lernverfahren auf dem EyeRIS™ System, das einen zellularen Prozessor ACE16kv2™ mit 128×128 Zellen enthält, zur adaptiven Parameterbestimmung betrachtet. Anhand verschiedener Problemstellungen aus dem Bereich der Bildverarbeitung werden unterschiedliche Lernverfahren verglichen und deren Leistungsfähigkeit untersucht

Convolutional Neural Networks for Epileptic Seizure Prediction

Epilepsy is the most common neurological disorder and an accurate forecast of seizures would help to overcome the patient's uncertainty and helplessness. In this contribution, we present and discuss a novel methodology for the classification of intracranial electroencephalography (iEEG) for seizure prediction. Contrary to previous approaches, we categorically refrain from an extraction of hand-crafted features and use a convolutional neural network (CNN) topology instead for both the determination of suitable signal characteristics and the binary classification of preictal and interictal segments. Three different models have been evaluated on public datasets with long-term recordings from four dogs and three patients. Overall, our findings demonstrate the general applicability. In this work we discuss the strengths and limitations of our methodology.Comment: accepted for MLESP 201