人感検出

Lattice sensAIリファレンスデザイン

人感検出(もしくは特定のオブジェクトの検出)をどんなデバイスにも追加可能-人感検出リファレンスデザインは、CMOS画像センサを通して人の気配を感知するシステムを可能にします。ディープラーニングフレームワークであるCaffeやTensorflowを使って更新された学習モデルによって、AIシステムは対象物を検出し位置を示すことができます

電力と性能の最適化-このリファレンスデザインは選択したFPGAに応じて、1 mWと0.85 Wの間で電力を消費するスケーラブルなシステム設計を可能にします

低価格で空間効率の良い設計-スケーラブルな推論エンジンはiCE40 UltraPlus-5K FPGAに内蔵でき、性能を向上させ、いくつかのECP5に合わせて拡張することができます

機能

  • ニューラルネットワークモデルを使ってネットワークエッジで起動する加速された低消費電力の人感検出
  • iCE40 UltraPlus
    • 16ビットのCNNのようなVGG8
    • 64*64*3入力
    • 6ゾーン検索
    • 毎秒最大8フレーム
    • 1 mWの電力消費
  • ECP5 85
    • 16ビットのCNNのようなVGG8
    • 128*128*3 入力
    • 6ゾーン検索
    • ネットワーク選択に応じて毎秒15フレーム
    • 0.85 Wの消費電力
  • 節可能なフレームレート
  • システムのニーズに応じて電力と応答時間の最適化が可能
Lattice sensAI

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ブロックダイアグラム

Human Presense Detection Reference Design Block Diagram using iCE40 UltraPlus

ドキュメント

Quick Reference
Technical Resources
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iCE40 UltraPlus Human Presence Detection Quick Start Guide
FPGA-AN-02005 2.1 10/23/2019 PDF 1.1 MB
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Human Presence Detection Using Compact CNN Accelerator IP - Documentation
FPGA-RD-02059 2.1 10/23/2019 PDF 3.3 MB
Human Presence Detection Using Compact CNN Accelerator IP Detect Low Power - Project Files
2.1 10/23/2019 ZIP 16 MB

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