Optimized Cellular Neural Network Universal Machine emulation on FPGA

Giovanni Egidio Pazienza, Jordi Bellana-Camañes, Jordi Riera-Baburés, Xavier Vilasís-Cardona, Marco Antonio Moreno-Armendáriz, Marco Balsi

Producción científica: Capítulo del libroContribución a congreso/conferenciarevisión exhaustiva

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Resumen

An FPGA architecture to emulate a single-layer Cellular Neural Network - Universal Machine (CNN-UM) is proposed. It is based on a fast realization of the CNN convolution operation on the parallel hardware of the FPGA. The setup is capable of performing a CNN iteration over a 30×30 pixel image in less than 30 μs. Moreover, this platform has been used to realize the visual system of an autonomous mobile robot.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaEuropean Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007
EditorialIEEE Computer Society
Páginas815-818
Número de páginas4
ISBN (versión impresa)1424413427, 9781424413423
DOI
EstadoPublicada - 2007
EventoEuropean Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007 - Seville, Espana
Duración: 26 ago 200730 ago 2007

Serie de la publicación

NombreEuropean Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007

Conferencia

ConferenciaEuropean Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007
País/TerritorioEspana
CiudadSeville
Período26/08/0730/08/07

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Optimized Cellular Neural Network Universal Machine emulation on FPGA'. En conjunto forman una huella única.

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