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J-GLOBAL ID：202202214431074876   整理番号：22A0707972

Sipeed Maix AIエッジコンピューティングにおける実時間トラフィックサイン認識【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Traffic Sign Recognition on Sipeed Maix AI Edge Computing

著者 (4件)： Saouli Aziz (LARIT Laboratory, Team Network, Telecommunication and Intelligence, Faculty of Science, University Ibn Tofail, Kenitra, Morocco) ,  Margae Samira El (LARIT Laboratory, Team Network, Telecommunication and Intelligence, Faculty of Science, University Ibn Tofail, Kenitra, Morocco) ,  Aroussi Mohamed El (SIRC/LAGES EHTP, Casablanca, Morocco) ,  Fakhri Youssef (LARIT Laboratory, Team Network, Telecommunication and Intelligence, Faculty of Science, University Ibn Tofail, Kenitra, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1418  ページ： 517-528  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,多くの分野でビデオストリーム,クラスタリング,パターン認識および予測におけるオブジェクトの分類のための一般的かつ有用なモデルになった。分類問題を解明する多くのシステムを考慮して,移動性がしばしば必要とされる。本論文では,モノのインターネット(IoT)デバイスにおけるCNNを用いて,Tiny-YOLOv3(YouのみLook)の実装を提案し,EDGE AIプラットフォームSipeed MAIX上のトラヒックサインの分類の問題を解決した。このモジュールの主な特徴は,1番目のRISC-V64AIモジュールが,低電力消費で高性能計算を可能にするK210 KPUを含む,1番目のRISC-V64 AIモジュールの利用可能性である。提案方法は,目標のより優れた先験的ボックスを見つけるために,著者らの訓練集合をクラスタ化するためにK平均アルゴリズムを使用する。提案した方法の性能をベルギー交通信号検出(BTSD)データセットで評価した。広範な実験は,提案方法が速度と精度の間の優れたトレードオフを達成することを示した。このシステムは,(KPU)における各画像に対して約112ms,ビデオストリームにおいて9FPSにおいて検出/認識プロセスを実行する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  信号検出 ,  パターン認識 ,  ニューラルネットワーク ,  相互接続 ,  クラスタ化 ,  画像 ,  モデル ,  集合 ,  画像信号 ,  RISCマシン ,  プラットフォーム【通信】
準シソーラス用語： ビデオストリーム ,  EDGE ,  低電力化 ,  モノのインターネット ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 交通標識認識 ,  Tiny-YOLOv3 ,  深層学習 ,  エッジコンピューティング ,  IoT ,  エッジAI ,  Sipeed MAIX ,  エッジ加速器

分類 (5件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： AI ,  エッジコンピューティング ,  実時間 ,  トラフィック ,  サイン