Mehmet Ali Çavuşlu, Fuat Karakaya, Halis Altun
GömSis 2008 Gömülü Sistemler ve Uygulamaları Sempozyumu Bildiri Özetleri Kitabı, s. 27, 2008
Özet: Görüntü işlem ve örüntü tanıma problemleri gibi yoğun işlem yükü gerektiren işlevlerin gerçek zamanlı olarak gömülü sistemler üzerinde uyarlanması yarı-ilekten teknolojilerinde meydana gelen son yıllardaki gelişmeler ile mümkün olabilmiştir. Bu çalışmada plaka yeri tespit problemi için gömülü sistem alt birimlerinin parelel işlem yeteneğine sahip Alan Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA) üzerine uyarlanması gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen altbirimler görüntü işlem ve örüntü tanıma uygulamalarında yoğun olarak kullanılmakta olan görüntü işlem ve sınıflandırıcı altbirimleridir. Bu altbirimler kenar bulma, istatistiksel bit-tabanlı öznitelik çıkarma ve yapay sinir ağı kullanılarak bir resim üzerinde plaka yerinin belirlenmesi işlevlerini başarı ile gerçekleştirmektedir. YSA’nın FPGA ile gerçeklenmesinde sabit noktalı sayı ve kayan noktalı sayı formatlarında ve farklı bit uzunluklarında işlem yapabilen 12 çarpma, 14 toplama ve 2 bölme modülü kullanıldı. Resim üzerinde ilk olarak Sobel süzgeci ile kenar bulma işlemi uygulandı. Elde edilen işlenmiş imge bit tabanlı öznitelik çıkartma amacı ile işlenerek elde edilen öznitelikler YSA giriş olarak sunuldu. YSA eğitiminde toplam 498 örnek kullanılmıştır. Bu örneklerin yarısı plaka içeren pozitif örnek diğer yarısı da plaka içermeyen negatif örnek olacak şekilde ayarlanmıştır. YSA donanım üzerinde gerçeklenmesinde paralel bir yapı kullanılmıştır. Ayrıca farklı sayı formatlarında yapılan uygulamalar sabit nokta sayı formatında işlem yapılması durumunda FPGA kaynaklarının kullanımında çok ciddi bir kazanım elde edilir iken, YSA sınıflandırıcısının eğitim başarımında ihmal edilebilecek oranda bir bozulma oluştuğunu göstermektedir. Yapılacak sunumda bilgisayar üzerinden FPGA’ya gönderilen imgeler yukarıdaki işlem aşamalarından geçirilerek donanım üzerinde plaka yeri bulma uygulaması gerçekleştirilecektir.
