速度標識検出

Lattice sensAI デモ

速度標識検出デモは車載機器向けの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用しています。CNNは、通常人間によって実行される従来のタスクを、より効率的に速くデータ実装を実行することが可能です。FPGAの並列化は、ニューラルネットワークの実装に最も適しています。

デモ内で使用される畳み込みニューラルネットワークは、未訓練のモデルに複数の交通標識を通過させ、重みとアクティベーションを計算することによって訓練することができます。そして、ECP5 FPGAに実装されたCNNアクセラレータで読み取られた重み付けとアクティベーションの訓練モデルが作成されます。最終的に、標識が通過して速度を表示すると、カメラが速度制限を検出して表示できるようになります。

低消費電力・量産型のECP5は、実装されたニューラルネットワークに最高クラスの消費電力と性能効率をもたらします。このようなエッジの実装はローカル処理を維持し、セキュリティの向上にも役立ちます。

特長

  • 低消費電力で低価格のECP5に実装された迅速な速度標識検出CNN
  • エンベデッドビジョン開発キットですばやく実装するための構成ファイル
  • 実際の速度標識を基にしたウェイトとアクティベーションによって高い制度を維持
  • ニューラルネットワークは高度にカスタマイズ可能で世界中の速度標識を検出するために学習可能
  • 内部EBRブロックはアクティベーションを保存し、DRAMアクセスを最小化
  • ECP5はAEC-Q100認定デバイスにより車載アプリケーションに最適
Lattice sensAI

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ビデオ

Speed Sign Detection Using ECP5 and CNNsExpand Image

ECP5とCNNを使った速度標識検出

  • このデモは速度制限標識を検出し、実行します
  • この推論はエンベデッドビジョン開発キットのECP5 FPGAに実装された畳み込みニューラルネットワークを使用します
  • 消費電力はわずか1W以下です

ブロックダイアグラム

ドキュメント

Quick Reference
Downloads
TITLE NUMBER VERSION DATE FORMAT SIZE
EVDK Based Speed Sign Detection Demonstration User Guide
FPGA-UG-02049 1.1 9/25/2018 PDF 1.5 MB
TITLE NUMBER VERSION DATE FORMAT SIZE
EVK Based Speed Sign Detection Demonstration Bitstreams
1.1 9/25/2018 ZIP 3.2 MB


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