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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/45HPT75
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/10.06.13.17   (acesso restrito)
Última Atualização2021:10.06.13.17.11 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/10.06.13.17.12
Última Atualização dos Metadados2024:04.05.23.31.10 (UTC) administrator
DOI10.33448/rsd-v10i12.19181
ISSN2525-3409
Chave de CitaçãoSilvaAlmeLuceNowo:2021:PaReFP
TítuloPattern recognition on FPGA for aerospace applications
Ano2021
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho346 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Francisco de Assis Tavares Ferreira da
2 Almeida Filho, Magno Prudêncio de
3 Lucena, Antonio Macilio Pereira de
4 Nowosad, Alexandre Guirland
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JH4L
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGJL
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGGN
ORCID1 0000-0002-9958-8339
2 0000-0001-8018-429X
3 0000-0003-1671-334X
4 0000-0002-8687-3501
Grupo1 COIDS-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 COIDS-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
4 COENE-CGGO-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 francisco.silva@inpe.br
2 magnoprudencio@gmail.com
3 antonio.lucena@inpe.br
4 alexandre.nowosad@inpe.br
RevistaResearch, Society and Development
Volume10
Número12
Páginase83101219181
Histórico (UTC)2021-10-06 13:17:48 :: simone -> administrator :: 2021
2024-04-05 23:31:10 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveIntelligent satellites
Nanosatellites
Artificial intelligence in hardware
Computer vision
Machine learning
Mathematical morphology
Pattern recognition
Real time systems
Aerospace applications
Remote sensing
Satélites inteligentes
Nanosatélites
Inteligência artificial em hardware
Visão computacional

Aprendizagem de máquina
Morfologia matemática
Reconhecimento de padrões
Inteligência artificial em tempo real

Aplicações aeroespaciais
Sensoriamento remoto
Satélites inteligentes
Nanosatélites
Inteligencia artificial en hardware
Visión artificial
Aprendizaje
automática
Morfología matemática
Reconocimiento de patrones
Inteligencia artificial en tiempo real
Aplicaciones
aeroespaciales
Detección remota
ResumoThis paper presents a low power near real-time pattern recognition technique based on Mathematical MorphologyMM implemented on FPGA (Field Programmable Gate Array). The key to the success of this approach concerns the advantages of machine learning paradigm applied to the translation invariant template-matching operators from MM. The paper shows that compositions of simple elementary operators from Mathematical Morphology based on ELUTs (Elementary Look-Up Tables) are very suitable to embed in FPGA hardware. The paper also shows the development techniques regarding all mathematical modeling for computer simulation and system generating models applied for hardware implementation using FPGA chip. In general, image processing on FPGAs requires low-level description of desired operations through Hardware Description Language-HDL, which uses high complexity to describe image operations at pixel level. However, this work presents a reconfiguring pattern recognition device implemented directly in FPGA from mathematical modeling simulation under Matlab/Simulink/System Generator environment. This strategy has reduced the hardware development complexity. The device will be useful mainly when applied on remote sensing tasks for aerospace missions using passive or active sensors. RESUMO: Esse trabalho apresenta uma técnica de reconhecimento de padrões baseada em Morfologia Matemática-MM, implementada em FPGA (Field Programmable Gate Array). A estratégia para o êxito dessa abordagem consiste na utilização das vantagens do paradigma de aprendizagem de máquina aplicado em operadores morfológicos de casamento de padrões invariantes à translação. Esse artigo mostra que a composição de simples operadores elementares da MM baseados em ELUTS (Elementary Look-Up Tables) são adequados para aplicações embarcadas em FPGA. Esse artigo também mostra as técnicas de desenvolvimento do sistema de reconhecimento de padrões, desde a modelagem matemática dos operadores morfológicos até a implementação do dispositivo eletrônico usando o software System Generator. Em geral, as operações para o processamento de imagens em FPGAs são implementadas em baixo nível de abstração das linguagens de descrição de hardware-HDL. Isto gera alta complexidade na implementação de operações em imagens ao nível de pixel. No entanto, esse trabalho apresenta um dispositivo reconfigurável aplicado ao reconhecimento de padrões implementado em FPGA, a partir da simulação da modelagem matemática usando o ambiente de software Matlab/Simulink/System Generator. Essa estratégia reduz a complexidade do desenvolvimento em hardware. O dispositivo apresentado deverá ser útil principalmente quando aplicado em tarefas de sensoriamento remoto para missões aeroespaciais através de sensores passivos ou ativos. RESUMEN: El presente trabajo presenta una técnica de reconocimiento de patrones en tiempo real basada en Morfología Matemática-MM implementada en FPGA (Field Programmable Gate Array). La estrategia para la efectividad de este enfoque tiene que ver con las ventajas del paradigma de aprendizaje automática aplicada al modelo de correspondencia con la invariancia traslacional de operadores elementales da MM. El artículo muestra que las composiciones de operadores elementales simples de morfología matemática basadas en ELUT (tablas de consulta elementales) son adecuadas para integrarse en dispositivos FPGA. Este artículo también muestra técnicas de desarrollo de sistemas de reconocimiento de patrones, desde el modelado matemático de operadores morfológicos hasta la implementación del dispositivo electrónico utilizando el software System Generator. En general, las operaciones para el procesamiento de imágenes en FPGAs se implementan a un bajo nivel de abstracción de los lenguajes de descripción del hardware-HDL. Esto crea una gran complejidad en la implementación de operaciones en imágenes a nivel de píxeles. Sin embargo, este trabajo presenta un dispositivo reconfigurable de reconocimiento de patrones implementado directamente en FPGA a partir de simulación de modelado matemático en el software Matlab/Simulink/System Generator. Esta estrategia ha reducido la complejidad del desarrollo de hardware. El dispositivo será útil principalmente cuando se aplique en tareas de teledetección para misiones aeroespaciales utilizando sensores pasivos o activos.
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4. Condições de acesso e uso
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Grupo de Leitoresadministrator
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUBT5
8JMKD3MGPCW/46KUES5
8JMKD3MGPCW/4AUUH9L
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.46.21 2
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.35 2
sid.inpe.br/bibdigital/2024/03.23.15.30 2
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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