Implementacja głębokich sieci neuronowych do rozpoznawania pojazdów na platformie o ograniczonych zasobach sprzętowych

• Autorzy: Kołodziej Adam

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2023.2.1

Warianty tytułu

EN

Implementation of deep neural networks for vehicle recognition on a platform with limited hardware resource

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zostały omówione wyniki analiz i badań poświęconych możliwości zaimplementowania mechanizmów głębokich sztucznych sieci neuronowych na platformach o ograniczonych zasobach sprzętowych. Zadaniem realizowanym przez sieć jest rozpoznawanie pojazdów w obrazach pochodzących ze strumienia wideo rejestrowanego przez kamery monitoringu. Mechanizmy wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe z reguły wymagają dużych zasobów sprzętowych pozwalających na zrównoleglenie przeprowadzanych operacji. Celem opisanych badań była odpowiedź na pytanie, czy platformy o stosunkowo niewielkich zasobach sprzętowych mogą być bazą dla rozwiązań tego typu.

EN

The article discusses the results of analyzes and research on the possibility of implementing mechanisms of deep artificial neural networks on platforms with limited hardware resources. The task performed by the network is to recognize vehicles in the images from the video stream recorded by the surveillance cameras. Mechanisms using artificial neural networks usually require large hardware resources to parallelize operations. The aim of the described research was to answer the question whether platforms with relatively small hardware resources can be the basis for solutions of this type.

Słowa kluczowe

PL

sztuczne sieci neuronowe; systemy wbudowane; kamera; monitoring

EN

artificial neural networks; embedded systems; camera; surveillance

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 64, Nr 2
• Strony: 8--11
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., wykr.

Twórcy

autor

Kołodziej Adam

• BIRTECH Sp. z o.o.

Bibliografia

• [1] Dokumentacja platformy Intel NUC: https://www.intel.pl/content/www/pl/pl/products/details/nuc.html.
• [2] Dokumentacja platformy Odroid XU4: https://magazine.odroid.com/odroid-xu4.
• [3] Biblioteka Keras: https://keras.io/.
• [4] Platforma TensorFlow: https://www.tensorflow.org/.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).