[en] Automotive world is in constant technological evolution and one of the fields under development are the camera monitoring systems for mirror replacement. A simple substitution does not generate a real value as the processing capabilities of this systems can provide advanced driver-assistance. Object detection can be implemented in order to enhance the information provided by the system as well as provide passive security measures for the vehicles. However, the vehicles are already overloaded with electronic components and fitting the processing system for this kind of problem might be difficult. Therefore, an approach to connect the vehicle with a cluster of processor units on the cloud would allow powerful analytic resources without adding more electronics equipment nor increasing the power consumption to the car. CPU's and GPU's have been tested both for hosting image processing algorithm. A potential tool to replace those platforms are FPGA, as they offer parallel computing that could accelerate the image processing and allow real-time application. However, FPGA present a low portability either from one platform to the other or between different boards. In terms of object detection algorithms, convolutional neural networks are the state-of-the-art technology. However, as mentioned before, FPGA portability among boards is a weak point and, for a hardware field that is constantly evolving and improving presenting better and more powerful boards, having to redesign every time the algorithm is not optimal and might be the reason why there is still not a neural network framework for this kind of boards. The lack of an optimal framework design and the high resources required for implementing neural networks, especiallyin real-time applications, makes the implementation of those on FPGA a complicated task.

[es] El mundo automotriz está en constante evolución tecnológica y uno de los campos en desarrollo son los sistemas de monitoreo de cámaras para el reemplazo de los espejos retrovisores. Una simple sustitución no genera un valor real, ya que las capacidades de procesamiento de este sistema pueden proporcionar asistenciaavanzada a la conducción. La detección de objetos se puede implementaro bienpara mejorar la información proporcionada por el sistema, o bien paraproporcionar medidas de seguridad pasiva para los vehículos. Sin embargo, los vehículos ya están sobrecargados con componentes electrónicos y el ajuste del sistema de procesamiento para este tipo de problema podría ser difícil. Por lo tanto, conectar el vehículo con un clusterde procesadoresen la nube permitiría disponer de recursos analíticos potentes sin agregar más equipos electrónicos ni aumentar el consumo de energía en elvehículo.Las CPU y las GPU han sido utilizadas como plataformapara ejecutaralgoritmosde procesamiento de imágenes.Una herramienta potencial para reemplazar esas plataformas son lasFPGA, ya que ofrecen computación en paraleloque podría acelerar el procesamiento de la imagen y permitir aplicaciones en tiempo real. Sin embargo,lasFPGA presentanuna portabilidad baja ya sea de una plataforma a otra o entre diferentes placas.En términos de algoritmos de detección de objetos, las redes neuronales convolucionales son la tecnología más avanzada. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, la portabilidad entre placas FPGA es un punto débil y, para un campo de hardware que está en constante evolución y mejora presentando placas mejores y más potentes, tener que rediseñar cada vez el algoritmo no es óptimo y podría ser la razón por la que todavía no existe un framework orientado a redes neuronales para este tipode placas.La falta de un marco diseño óptimo y los grandesrecursos necesarios para implementar redes neuronales, especialmente en aplicaciones en tiempo real, hace que la implementación de estosen FPGA sea una tarea complicada