文献

J-GLOBAL ID：202102277655751066   整理番号：21A2526009

連結成分分析のための効率的なハードウェア指向シングルパスアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Hardware-Oriented Single-Pass Approach for Connected Component Analysis

著者 (3件)： Spagnolo Fanny (Department of Informatics, Modeling, Electronics and System Engineering, University of Calabria, 87036 Rende, Italy) ,  Perri Stefania (Department of Mechanical, Energy and Management Engineering, University of Calabria, 87036 Rende, Italy) ,  Corsonello Pasquale (Department of Informatics, Modeling, Electronics and System Engineering, University of Calabria, 87036 Rende, Italy)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 14  ページ： 3055  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連結成分分析(CCA)は,いくつかの画像解析とパターン認識アルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。このようなアプリケーションにおける最も時間のかかるタスクの1つとして,CCAのための特定のハードウェアアクセラレータは,非常に望ましい。その主な特性として,そのような加速器の設計は,入力ストリーミングデータフローを懸濁することなく,入力画像フレームの実行時間プロセスを,妥当な量のハードウェア資源を用いて完了することが必要である。本論文では,入力画像フレームから単一パスで抽出される興味の実質的に任意の特徴を可能にする新しいアプローチを提示した。提案手法は,チップ(SoC)デバイス上のXilinx Zynq-7000フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)システム内で,完全不均一設計に実装された適切なシステムハードウェアによって検証された。640480の入力画像分解能を処理するために,760LUTと787FFだけが必要であった。さらに,ΔΣ325fpsのフレームレートと95.37Mp/sのスループットを達成した。いくつかの最近の競争者と比較して,提案した設計は,最も好ましい性能-資源トレードオフを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速器 ,  懸濁液 ,  特徴抽出 ,  応用プログラム ,  *ハードウェア ,  スループット ,  画像分析 ,  FPGA ,  組込みシステム
準シソーラス用語： システムオンチップ ,  フレームレート ,  実行時間 ,  認識アルゴリズム ,  ハードウェアアクセラレータ ,  *連結成分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 連結成分解析 ,  特徴抽出 ,  FPGA ,  組込みシステム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (32件)：

• Farhat, W.; Faiedg, H.; Souani, C.; Besbes, K. Real-time embedded system for traffic sign recognition based on ZedBoard. J. Real Time Image Process. 2017, 1-11.
• Lee, S.; Kim, H.; Sa, J.; Park, B.; Chung, Y. Real-Time processing for intelligent surveillance applications. IEICE Electron. Express 2017, 14, 20170227.
• Ronsen, C.; Denjiver, P.A. Connected Components in Binary Images: The Detection Problem; Research Studies Press: New York, NY, USA, 1984.
• He, L.; Ren, X.; Gao, Q.; Zhao, X.; Yao, B.; Chao, Y. The connected-component labeling problem: A review of state-of-the-art algorithms. Pattern Recognit. 2017, 70, 25-43.
• Sutheebanjard, P.; Premchaiswadi, W. Efficient scan mask techniques for connected components labeling algorithm. EURASIP J. Image Video Process. 2011, 2011, 14.

タイトルに関連する用語 (2件)： 成分分析 ,  ハードウェア