Arduino MKR vidor 4000 kartı ile video görüntülerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesi
Real-time processing of video images with arduino MKR vidor 4000 board
Yazar: YASHAR YASSIN HAMEED
Danışman: PROF. DR. TEVHİT KARACALI
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İşlenmesi" adlı bu çalışmada, FPGA tabanlı geliştirilmiş bir sistem kullanılarak video görüntülerinin gerçek zamanlı olarak nasıl işlenebileceğine odaklanılmıştır. Çalışma, FPGA teknolojisinin video işleme ve görüntü yakalama kapasitesini artırma potansiyelini keşfetmeyi amaçlamaktadır.  
Yöntem: Bu çalışmada, Arduino MKR Vidor 4000 kartının FPGA bileşeni kullanılarak gerçek zamanlı video işleme yetenekleri geliştirilmiştir. Çeşitli donanım platformları ile karşılaştırmalı performans analizleri yapılmıştır. Sistem, FPGA programlama adımlarını içermekte olup, bu adımlar Verilog ve Arduino programlama dilleri kullanılarak uygulanmıştır. Ayrıca, Python dilinde yazılmış bazı destekleyici kodlar da sistemin entegrasyonunu ve işlevselliğini artırmıştır.
Bulgular: Uygulamalar esnasında, MKR Vidor 4000 kartı dışında Raspberry Pi 4, NVIDIA Jetson Nano ve bir dizüstü bilgisayar gibi farklı donanım platformları da kullanılmıştır. Bu platformlar arasında yapılan karşılaştırmalı testler, FPGA tabanlı sistemin video işleme hızı ve verimliliği açısından üstün performans sergilediğini ortaya koymuştur. Özellikle, FPGA'nın paralel işleme özellikleri sayesinde yüksek kare hızları elde edilmiş ve gerçek zamanlı işleme taleplerine cevap verilebilmiştir.  
Sonuç: Sonuç olarak, bu çalışma ile FPGA'nın video görüntülerini işleme konusundaki avantajlarını ortaya koymuş, bu teknolojinin ilerleyen zamanlarda daha geniş uygulama alanlarına sahip olabileceğini öngörülmüştür. FPGA tabanlı sistemlerin, geleneksel işlemcilerle karşılaştırıldığında daha yüksek performans ve esneklik sunduğu, ayrıca enerji verimliliği ve maliyet etkinliği açısından da potansiyel taşıdığı vurgulanmıştır. Raspberry Pi 4-4GB ise düşük maliyeti ve geniş geliştirici topluluğuna karşın sınırlarından biri olan CPU performansı ve hafıza kapasitesi sebebiyle 9.92 FPS ile düşük performans sergilemiştir. Jetson Nano Developer Kit, kuvvetli GPU'su ve NVIDIA'nın derin öğrenme yazılım ekosistemi avantajlarına karşın sınırı olan CPU performansı ve termal engeller sebebiyle 9.93 FPS ile Raspberry Pi'ye benzer bir performans sunmuştur. Dizüstü bilgisayarın ise kuvvetli CPU ve GPU özellikleri sayesinde 30.14 FPS ile yüksek bir performans sergilediği görülmüştür.

Abstract:
Aim: The Master's thesis titled "Real-Time Processing of Video Images with Arduino MKR VIDOR 4000 Board" focuses on how video images can be processed in real-time using an FPGA-based system. The study aims to explore the potential of FPGA technology to enhance video processing and image capturing capabilities.  
Method: In this thesis, real-time video processing capabilities were developed using the FPGA component of the Arduino MKR Vidor 4000 board. Comparative performance analyses were conducted with various hardware platforms. The system includes FPGA programming steps, which were implemented using Verilog and Arduino programming languages. Additionally, some supporting codes written in Python have also enhanced the system's integration and functionality.  
Findings: During the applications, besides the MKR Vidor 4000 board, different hardware platforms such as Raspberry Pi 4, NVIDIA Jetson Nano, and a laptop were used. Comparative tests among these platforms have shown that the FPGA-based system exhibits superior performance in terms of video processing speed and efficiency. Notably, the FPGA's parallel processing capabilities have achieved high frame rates and met real-time processing demands.
Results: Conclusively, this thesis documents the advantages of FPGAs in processing video images and anticipates that this technology may have broader applications in the future. FPGA-based systems offer higher performance and flexibility compared to traditional processors and also demonstrate potential in terms of energy efficiency and cost-effectiveness. The Raspberry Pi 4-4GB, despite its low cost and broad developer community, displayed low performance with 9.92 FPS due to its limited CPU performance and memory capacity. The Jetson Nano Developer Kit, despite its strong GPU and the advantages of NVIDIA's deep learning software ecosystem, showed similar performance to the Raspberry Pi with 9.93 FPS due to limited CPU performance and thermal throttling. The laptop, with its strong CPU and GPU features, exhibited high performance with 30.14 FPS.