| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-08-17 14:20
深層学習を用いたイベント検知型CMOSイメージセンサの検討(2) ～ 低分解能で省電力動作可能なA/D変換器 ～
○齋 光志朗・大倉俊介（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
IoT とTrillion Sensor Universe の進展により，ますます増加すると考えられるCMOS イメージセンサが収集する情報量は膨大で，人間に頼らない画像処理方法が望まれている. このビックデータを処理する有効な手段として深層学習による画像認識が期待されている.
しかし，従来のイメージセンサが撮像する画像の情報量は多く，画像認識で用いるデータに対して冗長なデータが多く， システム全体の消費電力や遅延の増大につながると考えられる．
そこで，本稿では通常の撮像に加え，特徴量画像との出力切り替えが可能なイメージセンサを想定する．通常画像撮影時は10bit デジタル変換し，特徴量画像撮影時は比較器の制御を切り替えることで，省電力で画像認識に要する5bit デジタル変換を行うSAR 型A/D 変換器を提案する. 省電力モードではノイズが増加するため，それを抑制する回路も提案する.
2 つの提案回路の効果についてシミュレーション検証し，チップ試作を行った. |
| （英） |
With the progress of the IoT and the Trillion Sensor Universe，the amount of information collected by CMOS image sensors is expected to increase，and an image processing method that does not rely on humans is required. Image recognition based on deep learning is expected to be an effective means to process this big data. However， the amount of information in images captured by conventional image sensors is too redundant for the image recognition system. In this paper， we suppose an image sensor which can output conventional images and feature image. For the image sensor, a SAR A/D converter that
converts the pixel output signal into 10 bit digital signal during the normal image capturing and into 5 bit digital signal with lower power consumption during the feature extraction image capturing is proposed, because the image recognition system can classify an image with low bit resolution. The proposed circuit is verified with SPICE simulation and a test chip is fabricated. |
| キーワード |
（和） |
CMOSイメージセンサ / ビッグデータ / Trillion Sensor Universe / 深層学習 / 画像認識 / 低消費電力化 / A/D変換器 / |
| （英） |
CMOS image sensor / big data / Trillion Sensor Universe / Deep learning / Image recognition / Low Power Consumption / A/D converter / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 21, IST2021-44, pp. 35-40, 2021年8月. |
| 資料番号 |
IST2021-44 |
| 発行日 |
2021-08-10 (IST) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-SDM IEICE-ICD IST |
| 開催期間 |
2021-08-17 - 2021-08-18 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| 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 |
2021-08-SDM-ICD-IST |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
深層学習を用いたイベント検知型CMOSイメージセンサの検討(2) |
| サブタイトル（和） |
低分解能で省電力動作可能なA/D変換器 |
| タイトル（英） |
Study of an Event-Driven CMOS Image Sensor Using Deep Learning (2) |
| サブタイトル（英） |
An A/D Converter with Low-Resolution and Power-Saving Operation Mode |
| キーワード(1)（和/英） |
CMOSイメージセンサ / CMOS image sensor |
| キーワード(2)（和/英） |
ビッグデータ / big data |
| キーワード(3)（和/英） |
Trillion Sensor Universe / Trillion Sensor Universe |
| キーワード(4)（和/英） |
深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） |
画像認識 / Image recognition |
| キーワード(6)（和/英） |
低消費電力化 / Low Power Consumption |
| キーワード(7)（和/英） |
A/D変換器 / A/D converter |
| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
齋 光志朗 / Koshiro Itsuki / イツキ コウシロウ |
| 第1著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大倉 俊介 / Shunsuke Okura / オオクラ シュンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-08-17 14:20:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
IST |
| 資料番号 |
IST2021-44 |
| 巻番号（vol） |
vol.45 |
| 号番号（no） |
no.21 |
| ページ範囲 |
pp.35-40 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2021-08-10 (IST) |
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