[ca] El món de l'automocó està en constant evolució tecnològica i un dels camps en desenvolupament són els sistemes de monitorització de càmeres per al reemplaçament de mirallsretrovisors. Una mera substitució no genera un valor real,ja que les capacitats de processament d'aquests sistemes poden proporcionar assistència avançada per a la conducció. Es pot implementar la detecció d'objectes ja siguiper millorar la informació proporcionada pel sistema com perproporcionar mesures de seguretat passives per als vehicles. Tanmateix, els vehicles ja estan sobrecarregats amb components electrònics i la instal·lació del sistema de processament per a aquest tipus de problema pot ser difícil. Per tant, un enfocament per connectar el vehicle amb un clúster d'unitats de processadorsal núvol permetriadisposarrecursos analítics potents sense afegir més equips electrònics ni augmentar el consum d'energia en el vehicle.Les CPU i les GPU han estat utilitzadesper a la execuciód'algorismes de processament d'imatges. Una eina potencial per reemplaçar aquestes plataformes són les FPGA, ja que ofereixen execució enparal·lel que permetria accelerar el processament d'imatges i permetrial'aplicació en temps real. No obstant això, les FPGA presentenuna baixa portabilitat des d'una plataforma a l'altra o entre diferents plaques.Pel que fa als algorismes de detecció d'objectes, les xarxes neuronales convolucionals són la tecnologia més avançada. Tanmateix, com s'haesmentatabans, la portabilitatde lesFPGA és un punt feble i, per a un camp de maquinari que evoluciona constantment i que presenta cada cop plaquesmillors i més potents, haverde redissenyar cada vegada que l'algoritme no és òptim i podria ser la raó per la qual encara no existeixun framework de disseny per a xarxesneuronals per a aquest tipus de dispositius. La manca d'unmarc dedisseny òptim i els alts recursos necessaris per implementar xarxes neuronals, especialment en aplicacions en temps real, fa que la implementació d'aquestes en FPGA sigui una tasca complicada.

[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.