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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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研究会情報
研究会 IEICE-SDM IEICE-ICD IST  
開催期間 2019-08-07 - 2019-08-09 
開催地(和) 北海道大学 情報科学院 3F A31 
開催地(英) Hokkaido Univ., Graduate School /Faculty of Information Science and 
テーマ(和) アナログ、アナデジ混載、RF及びセンサインタフェース回路、低電圧・低消費電力技術、新デバイス・回路とその応用 
テーマ(英) Analog, Mixed Analog and Digital, RF, and Sensor Interface, Low Voltage/Low Power Techniques, Novel Devices/Circuits, and the Applications 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IST 
会議コード 2019-08-SDM-ICD-IST 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An energy efficient plant monitoring system on drones with edge AI module. 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ドローン / drone  
キーワード(2)(和/英) 省電力 / an energy efficient  
キーワード(3)(和/英) 組み込みAI / embedded AI  
キーワード(4)(和/英) SSD / SSD  
キーワード(5)(和/英) MobileNets / MobileNets  
キーワード(6)(和/英) RaspberryPi / RaspberryPi  
キーワード(7)(和/英) FPGA / FPGA  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 倫貴 / Tomoki Kobayashi / コバヤシ トモキ
第1著者 所属(和/英) 岡山県立大学 (略称: 岡県大)
Okayama Prefectual University (略称: Okayama Prefectual Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 横川 智教 / Tomoyuki Yokogawa / ヨコガワ トモユキ
第2著者 所属(和/英) 岡山県立大学 (略称: 岡県大)
Okayama Prefectual University (略称: Okayama Prefectual Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 井川 直 / Nao igawa / イガワ ナオ
第3著者 所属(和/英) 岡山県立大学 (略称: 岡県大)
Okayama Prefectual University (略称: Okayama Prefectual Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 知 / Satoshi Fujii / フジイ サトシ
第4著者 所属(和/英) 沖縄工業高等専門学校 (略称: 沖高専)
National Institute of Technology, Okinawa College (略称: National Institute of Tech., Okinawa College)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 有本 和民 / Kazutami Arimoto / アリモト カズタミ
第5著者 所属(和/英) 岡山県立大学 (略称: 岡県大)
Okayama Prefectual University (略称: Okayama Prefectual Univ.)
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講演者
発表日時 2019-08-08 14:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IST 
資料番号 IST2019-42 
巻番号(vol) 43 
号番号(no) no.25 
ページ範囲 pp.53-58 
ページ数
発行日 2019-08-01 (IST) 


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