| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-08-08 14:20
省電力ドローン搭載物体検出組み込みAIシステムの検討
○小林倫貴・横川智教・井川 直（岡県大）・藤井 知（沖高専）・有本和民（岡県大） |
| 抄録 |
（和） |
近年, ドローン技術は様々な分野との連携が検討されている. 特にサービス部門の市場成長が大きく, その中でも専門的な業務を行うドローンシステムが期待されている. 現状のドローンを用いた物体認識システムでは, ドローン上で撮影される画像をホストに転送して, ホスト上でのAI画像認識を行うが, 将来のドローン需要が拡大する社会では, 無線通信のリソースや, ホストでのAI認識等での消費電力等のオーバヘッドが大きくなってしまう.
本研究では, ドローンに搭載可能なコンパクトな構成での, 省電力組込みAI認識を実行することで, 上記のオーバヘッドを回避可能とする省電力ドローン物体認識システムの検討を行う. 本稿ではアプリケーション対象をパイナップル畑の生育管理システムとし, RasberryPiやFPGAで構築した省電力ドローン物体認識システムの性能評価及びドローン-ホスト間での通信量削減のため転送データ選別の提案を行う. |
| （英） |
In recent years, the collaboration with drone technology has been expanded in various fields. Among them, expert drone system is expected. The current object detection system using drone transfers captured images to the host PC. Therefore, there is a problem that overheads such as resources of wireless communication and power consumption of the host PC become large.
We Suggest an energy efficient plant monitoring system on drones with edge AI module to solve this problem. In this paper, we evaluate the performance of edge AI modules embedded on Raspberry-Pi and FPGA. In addition, we suggest to select transfer data to reduce traffic. |
| キーワード |
（和） |
ドローン / 省電力 / 組み込みAI / SSD / MobileNets / RaspberryPi / FPGA / |
| （英） |
drone / an energy efficient / embedded AI / SSD / MobileNets / RaspberryPi / FPGA / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, no. 25, IST2019-42, pp. 53-58, 2019年8月. |
| 資料番号 |
IST2019-42 |
| 発行日 |
2019-08-01 (IST) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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