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J-GLOBAL ID：202102224830669291   整理番号：21A0664375

自動車応用のためのエッジコンピューティングによる埋め込みボード上の人工知能設計【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence Design on Embedded Board with Edge Computing for Vehicle Applications

著者 (6件)： Su Ching-Lung (National Yunlin University of Science and Technology,Taiwan R.O.C) ,  Lai Wen-Cheng (National Yunlin University of Science and Technology,Taiwan R.O.C) ,  Zhang Yu-Kai (National Yunlin University of Science and Technology,Taiwan R.O.C) ,  Guo Ting-Jia (National Yunlin University of Science and Technology,Taiwan R.O.C) ,  Hung Yi-Jiun (National Yunlin University of Science and Technology,Taiwan R.O.C) ,  Chen Hui-Chiao (National Yunlin University of Science and Technology,Taiwan R.O.C)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AIKE  ページ： 130-133  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,歩行者とknightを検出するために,エッジコンピューティングを有するNXP S32V234の車両プラットフォーム上のYOLO v3-tinyによるニューラルネットワークからの先進運転者支援システム(ADAS)を提案する。実装された埋込みボードは,多くの畳込みを実行するための制限がある。提案した設計では,運転量を低減する必要があるので,同時に,考慮した精度の考慮された問題は,減少した。提案したアーキテクチャは,Squeezeネットと量子化の方法を用いて,約46%の演算量を減らし,精度はわずかに減少した。画像対カラム(Im2col)とメモリ効率的畳込み(MEC)の提案方法は,連続マトリックス空間をアクセスする。APEXの提案ハードウェアは,演算を加速するために,YOLO v3-tinyアーキテクチャと比較して,実行時間を短縮し,検出速度を10倍増加させることができる。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  量子化 ,  *自動車 ,  歩行者 ,  ニューラルネットワーク ,  演算 ,  *人工知能 ,  ハードウェア ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 実行時間 ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自動車 ,  応用 ,  エッジコンピューティング ,  埋め込み ,  ボード ,  人工知能 ,  設計