- -

Desarrollo de Algoritmos de Inteligencia Artificial y de Visión por Computador Optimizados para Sistemas FPGA

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Desarrollo de Algoritmos de Inteligencia Artificial y de Visión por Computador Optimizados para Sistemas FPGA

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.advisor Flich Cardo, José es_ES
dc.contributor.advisor Hernández Luz, Carles es_ES
dc.contributor.author Catalán Gallach, Izan es_ES
dc.date.accessioned 2020-09-28T06:15:17Z
dc.date.available 2020-09-28T06:15:17Z
dc.date.created 2020-09-11
dc.date.issued 2020-09-28 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/150797
dc.description.abstract [ES] En este Trabajo Final de Máster se va a desarrollar el soporte para el uso de sistemas basados en FPGA en el proceso de tratamiento y filtrado de imágenes para aplicaciones médicas. En el TFM se utilizan las librerías EDDL y ECVL del proyecto Europeo DeepHealth (destinado a la identificación de enfermedades a partir de el escaneo de fotografías) y se adaptan sus algoritmos para su correcta ejecución en sistemas FPGA. Se centra especialmente en esta última librería ECVL, buscando el completo soporte de la misma a través de una capa de abstracción Hardware. Los desarrollos se realizan, en primer lugar, con las herramientas de desarrollo de Xilinx y se utilizan tanto OpenCL como lenguaje de descripción de hardware. En segundo lugar, se hace uso de sistemas FPGA con el dispositivo Xilinx Alveo U200. Finalmente se toman medidas de tiempos para ver si el uso de estas herramientas con la librería ECVL en FPGAs mejora al uso en CPU. es_ES
dc.description.abstract [EN] In this Master's degree final Project we develope part of the support for the use of FPGA-based systems in treatment and filtering of images for medical applications. In the project, the EDDL and ECVL libraries of the European DeepHealth project (which its goal is the identification of diseases from the scanning of photographs) and their algorithms will be adapted for their correct execution in FPGA systems. We focus especially on this latest ECVL library, seeking full support for it through a Hardware abstraction layer. The developments are carried out firstly, with Xilinx development tools using both OpenCL and hardware description language. Second, Xilinx Alveo U200 FPGA device will be used. Finally, time measurements have been taken to see es_ES
dc.description.abstract [CA] En aquest Treball Final de Màster es va a desenvolupar tot el suport per l’ús de sistemes basats en FPGA en el procés de tractament i filtrat d’imatges per a aplicacions mèdiques. En el TFM s’utilitzen les llibreries EDDL i ECVL del projecte Europeu DeepHealth (destinat a la identificació de malalties a partir de l’escaneig de fotografies) i s’adapta als seus algoritmes per a la seva correcta execució en sistemes FPGA. Es centra especialment en aquesta última llibreria ECVL, buscant el suport complet de la mateixa a través d’una capa d’abstracció Hardware. Els desenvolupaments es realitzen, en primer lloc, amb les eines de desenvolupament de Xilinx i s’utilitzen tant OpenCL com llenguatge de descripció de hardware. En segon lloc, es fa ús de sistemes FPGA amb el dispositiu Xilinx Alveo U200. Finalment es prenen mesures de temps per veure si l’ús d’aquestes eines amb la llibreria ECVL en FPGAs millora a l’ús en CPU. es_ES
dc.format.extent 64 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject OpenCL es_ES
dc.subject Xilinx es_ES
dc.subject Redes Neuronales es_ES
dc.subject Algoritmos es_ES
dc.subject Procesamiento de Imágenes es_ES
dc.subject Visión por Computador es_ES
dc.subject Wrappers es_ES
dc.subject Kernels es_ES
dc.subject Capa de abstracción Hardware es_ES
dc.subject SDAccel es_ES
dc.subject Alveo U200 es_ES
dc.subject FPGA es_ES
dc.subject XfOpenCV es_ES
dc.subject OpenCV es_ES
dc.subject Neural Networks es_ES
dc.subject Algorithms es_ES
dc.subject Image processing es_ES
dc.subject Computer Vision es_ES
dc.subject Hardware abstraction layer es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería de Computadores y Redes-Màster Universitari en Enginyeria de Computadors i Xarxes es_ES
dc.title Desarrollo de Algoritmos de Inteligencia Artificial y de Visión por Computador Optimizados para Sistemas FPGA es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.description.bibliographicCitation Catalán Gallach, I. (2020). Desarrollo de Algoritmos de Inteligencia Artificial y de Visión por Computador Optimizados para Sistemas FPGA. http://hdl.handle.net/10251/150797 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\127674 es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem