In dieser Arbeit wird die AutoVision Architektur, eine neuartige adaptive FPGA-basierte System-on-Chip (SoC) Architektur für die Bildverarbeitung vorgestellt. Diese modulare Architektur, nutzt Hardware-Beschleuniger, um die Bilddaten mit Hilfe unterschiedlicher Algorithmen in Echtzeit zu verarbeiten. Evaluiert wurde diese Architektur an video-basierten Fahrerassistenz-Systemen, die gemäß dem sich verändernden Fahrumfeld unterschiedlicher Algorithmen für die Bildverarbeitung bedürfen. Anstatt für all möglichen Fahrsituationen, die entsprechenden Algorithmen und die damit verbundenen Beschleuniger im System vorzuhalten, wurde der Einsatz von dynamischer Rekonfiguration von FPGAs untersucht. Dabei wird die SoC Architektur zur Laufzeit der gegenwärtigen Fahrsituation angepasst, indem nur die notwendigen Beschleuniger in das System konfiguriert und unbenötigte Beschleuniger entfernt werden.      «

In dieser Arbeit wird die AutoVision Architektur, eine neuartige adaptive FPGA-basierte System-on-Chip (SoC) Architektur für die Bildverarbeitung vorgestellt. Diese modulare Architektur, nutzt Hardware-Beschleuniger, um die Bilddaten mit Hilfe unterschiedlicher Algorithmen in Echtzeit zu verarbeiten. Evaluiert wurde diese Architektur an video-basierten Fahrerassistenz-Systemen, die gemäß dem sich verändernden Fahrumfeld unterschiedlicher Algorithmen für die Bildverarbeitung bedürfen. Anstatt für...     »

In this work the AutoVision architecture a novel adaptive FPGA-based system-on-chip (SoC) architecture for image processing is presented. This modular architecture utilizes hardware accelerators to process image data with different algorithms in real-time. This architecture has been evaluated on video-based driver assistance systems, which require different algorithms according to the changing driving environment. Instead of implementing all possible algorithms and associated accelerators for every possible driving situation, the usage of dynamic reconfiguration of FPGAs has been investigated and optimized. The SoC architecture is adapted to the current driving situation by configuring only the required accelerators into the system while removing the unnecessary ones.     «

In this work the AutoVision architecture a novel adaptive FPGA-based system-on-chip (SoC) architecture for image processing is presented. This modular architecture utilizes hardware accelerators to process image data with different algorithms in real-time. This architecture has been evaluated on video-based driver assistance systems, which require different algorithms according to the changing driving environment. Instead of implementing all possible algorithms and associated accelerators for ev...     »