Abstract:
본 발명은 인터럽트 처리 및 주변장치의 제어가 가능한 인터럽트 제어 프로세서를 구비한 DMA(Direct Memory Access) 제어기에 관한 것이다. 본 발명에 따른 DMA 제어기는, 외부 프로세서로부터 수신되는 DMA 채널동작요청 및 DMA 전송 제어를 위한 DMA 설정값을 저장하기 위한 DMA 채널 레지스터 뱅크와, DMA 전송에 관련된 인터럽트를 처리하기 위한 제어 프로그램을 저장하는 프로그램 메모리와, 주변 장치에서 발생하는 DMA 요청 인터럽트 또는 상기 외부 프로세서로부터 수신되는 상기 DMA 채널동작요청에 응답하여 상기 프로그램 메모리에 저장된 상기 제어 프로그램을 수행하는 인터럽트 제어 프로세서와, 상기 인터럽트 제어 프로세서의 DMA 채널 활성화 명령에 응답하여 상기 DMA 채널 레지스터 뱅크에 저장된 상기 DMA 설정값에 따라 DMA 채널의 동작을 제어하여 DMA 전송이 수행되도록 하는 DMA 채널 제어 모듈과, 상기 주변장치로부터 발생하는 상기 DMA 요청 인터럽트를 수신하여 상기 인터럽트 제어 프로세서에 전달하고 상기 인터럽트 제어 프로세서에 의해 처리완료된 인터럽트에 대한 해지 신호를 생성하는 인터럽트/DMA 요청 및 해지 모듈을 포함한다.
Abstract:
복수의 DMA 채널을 갖는 메모리 시스템 및 복수의 DMA 채널에 대한 통합 관리 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리와 데이터 송수신을 수행하며 물리적으로 서로 분리된 복수의 채널을 갖는 메모리 제어부, 및 상기 메모리 제어부의 복수의 채널과 접속되며 물리적으로 서로 분리된 복수의 DMA 채널을 갖고, 상기 복수의 DMA 채널 및 상기 메모리 제어부를 통해 상기 메모리와 데이터 송수신을 수행하는 DMA(Direct Memory Access) 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 메모리 시스템이 제공된다.
Abstract:
PURPOSE: A training function generating device, a training function generating method and a feature vector classification method using the same are provided to implement high classification performance with less computational complexity, by using a training function having low computational complexity and high classification performance. CONSTITUTION: A training function calculation unit (120) calculates an initial training function, by using predetermined priority. A loop determining unit (130) determines recalculation of the training function, by comparing the classification performance of the initial training function with established classification performance, and a training function generation unit (140) outputs the training function. The loop determining unit compares the classification performance of the initial training function with the classification performance, and changes the priority according to the comparison result. The training function calculation unit calculates the initial training function, by using mean square error corresponding to training vectors. [Reference numerals] (110) Initial condition setting unit; (120) Training function calculation unit; (130) Loop determining unit; (140) Training function generation unit
Abstract:
본 발명에 따르면, 입력 영상의 x축, y축 다차원 그래디언트를 이용하여 하 라이크 필터로부터 보다 다양한 특징을 추출할 수 있으며, 추출된 입력 영상의 특징과 True 영상에 대한 다중 임계값 및 False 영상에 대한 다중 임계값을 단계별로 이용하여 입력 영상을 정확하게 True/False로 분류할 수 있다. 따라서, 연산량은 적으면서도 인식률은 높아지므로 빠르면서도 정확하게 물체를 인식할 수 있어 실시간 영상 인식이 가능하다는 효과가 있다. 하 라이크(Haar like), 특징, 그래디언트, 절대값, 인식률, 연산량
Abstract:
PURPOSE: A characteristic vector classification device and a method thereof are provided to reduce calculation amount by determining recalculation by comparing an error value and an error threshold value. CONSTITUTION: A variable calculation unit(120) calculates a weighted value and errors through a value set in an initial condition setting unit. A variable calculation unit calculates a training vector. A loop determination unit(130) determines recalculation by comparing an error value and an error threshold value. A boundary surface generation unit(140) generates a boundary surface by receiving a termination signal from the loop determination unit. An error value calculated by the variable calculation unit is a standardized average square error value. [Reference numerals] (110) Initial condition setting unit; (120) Variable calculation unit; (130) Loop determination unit; (140) Boundary surface generation unit;
Abstract:
본 발명의 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 연산부들 및 상기 복수의 연산부를 제어하고, 현재 프레임 및 복수의 참조 프레임들 중 적어도 하나에 대한 탐색 영역을 설정하고, 상기 탐색 영역으로부터 발생 비트량을 산출하기 위한 제어부를 포함한다. 상기 복수의 연산부들 중 적어도 하나는 현재 프레임 및 상기 복수의 참조 프레임들 중 적어도 하나의 프레임을 입력 받고, 상기 입력 받은 적어도 하나의 프레임으로부터 복수의 부호화 모드들 각각에 대한 왜곡치를 산출하고, 상기 각각의 왜곡치와 상기 제어부터 전송된 발생 비트량을 이용하여 상기 복수의 부호화 모드들 각각의 율-왜곡 비용값을 계산한다. 그리고, 영상 처리 장치는 산출된 율-왜곡 비용값들 중 최소의 율-왜곡 비용값을 가지는 부호화 모드를 결정한다. 따라서, 본 발명은 먼저 최적의 부호화 모드를 결정하고, 움직임 추정 및 보상, 양자화, 가변길이 부호화, 역양자화 등의 과정을 수행한다.
Abstract:
PURPOSE: A direct memory access(DMA) controller and a method for operating the same are provided to reduce the generated frequency of interrupts representing the completion of DMA transmission. CONSTITUTION: A bus interface(610) receives the DMA controlling data of a processor. A DMA transmission controlling logic(640) implements a DMA transmission operation by referring the DMA controlling data which is set in a register set unit(620). After the completion of the DMA transmission operation, the DMA transmission controlling logic generates interrupts. A DMA master interface(650) implements a physical data transmission operation. An FIFO buffer memory device(660) temporarily saves transmission data and related controlling signals in the DMA transmission operation.
Abstract:
PURPOSE: An object detecting device and a system thereof are provided to form a feature vector by using HOG(Histogram of Oriented Gradients) and pixel coordinate information . CONSTITUTION: An outline image extracting unit(120) extracts an outline image from an input image. A feature vector calculating unit(130) calculates a feature vector from the outline image by using HOG and pixel coordinate information. The HOG displays frequency distribution of gradient vectors for pixels in the outline image. The pixel coordinate information is changed by spatial distribution of the gradient vectors. An object determining unit(150) determines a target object corresponding to the feature vector referring to pre-learned data.
Abstract:
PURPOSE: An image recognition method and an image recognition device thereof are provided to offer additional memory to store a standard image and a reduced image. CONSTITUTION: An image recognition device selects a part of data from standard image data(S110). The image recognition device recognizes an image based on selected data(S120). The image recognition device reduces the selected data(S130). The image recognition device recognizes the image based on the reduced data(S140).
Abstract:
PURPOSE: An apparatus for preventing vehicle collision is provided to simply prevent vehicle collision without complex function calculation. CONSTITUTION: An apparatus for preventing vehicle collision comprises: an image data acquiring unit which photographs external images including other vehicles and acquires external image data; an image recognition unit which analyzes external image data and recognizes user's vehicle, lane, and other vehicles; a drive information determination unit; and a control unit which generates and outputs controlling signal.