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成果報告書詳細
管理番号20160000000919
タイトル平成28年度成果報告書 クリーンデバイス社会実装推進事業 IoT社会の実現に向けた電子・情報分野事業の周辺技術・関連課題における小規模研究開発 階層符号化を用いたIoT向けのスマートカメラセンサの研究開発
公開日2018/3/8
報告書年度2016 - 2016
委託先名株式会社メガチップス 国立大学法人大阪大学
プロジェクト番号P14016
部署名IoT推進部
和文要約件名:平成28年度成果報告書 クリーンデバイス社会実装推進事業 IoT社会の実現に向けた電子・情報分野事業の周辺技術・関連課題における小規模研究開発 「階層符号化を用いたIoT向けのスマートカメラセンサの研究開発」

I. 探索、転送アルゴリズムの研究開発
メガチップスは探索、転送アルゴリズムの要求仕様の作成し、画像認識に適応するための任意形状符号化改良案を作成した。大阪大学は認識データ探索アルゴリズム開発と符号化転送アルゴリズム開発を行った。低ビットレート、低遅延で画像認識用のデータと画像符号化用のデータを送信することができるようになった。

II. PC ソフトウエア検証
メガチップスは所有の任意形状符号化技術のソフトウエアをベースにシステムアーキテクチャを検証するためのソフトウエアの要求仕様を作成した。大阪大学はアルゴリズム検証用ソフトウエアの設計仕様とその検証用ソフトウエアの実装を行った。PC上のWindowsとLinuxで実行できるソフトウエアになる。このソフトウエアをベースに、メガチップスがIoT端末としてPC、または、Raspberry Pi 3 Model Bとし、エッジゲートウエイとしてPCの間をアドホック通信のWi-Fiで画像認識用のデータを転送できるシステムのプロトタイプ実装およびユーザーインターフェースを実装した。画像認識用のデータのみなら、数十Kbpsの帯域で5frame/秒の顔画像の検出ができることを確認した。

III. システムアーキテクチャ
アーキテクチャ検証のためのシステムを念頭に、IoT端末側試験装置とエッジゲートウエイ試験装置のアーキテクチャ設計を行った。過去の設計データやFPGAボードのリファレンスデザインを使って回路規模等の見積もりに使用した。メガチップスはアーキテクチャの検証のためにシステム試作の要求仕様の開発を行い、大阪大学は設計仕様の開発を行った。ハードウエアクセラレータのロジック部は約30Kゲート、メモリビットは計約35bitとその周辺回路とローエンドのCPUにより画像認識用のデータを転送することにより、IoT端末側の画像認識のみを行う場合は消費電力を1/15、画像認識とストリーミングの両方を行う場合は消費電力を1/3にすることのできるアーキテクチャであることを確認した。画像認識のみなら、IoT向けの低消費電力の無線通信(ZigBeeなど)でも使用でき、IoT端末(目)から画像の必要な部分だけをエッジゲートウエイ(脳)に送ることで、画像認識を少ない消費電力で実現する言わば、目と脳の処理を分離することにより、 IoT端末の低消費電力動作が可能になる。電池駆動でも従来に比べ長時間動作できるようになる。

IV. 今後の展望
分散処理型の画像認識システムを標榜し、IoT市場向けのスマートカメラセンサを開発する。本システムのマーケティング活動に当たっては、FPGAデモシステムおよび実証ソフトウエアの構築と改良を実施する。
英文要約Title:Clean Device Social Implementation Promotion Project. Small scale research and development of peripheral technologies and related issues of electronic information field business for the realization of IoT society. Research and development of smart camera sensor for IoT using hierarchical coding. (FY2006) Final Report

I. Research and development of search and transmission algorithms
MegaChips created requirements specifications for search and transmission algorithms and improvement plan for applying arbitrary shape coding to image recognition. Osaka University developed a recognition data search algorithm and code transmission algorithm. It has become possible to transmit image recognition data and image coding data with low bit rate and low latency.

II. PC software verification
MegaChips created software required specifications to verify system architecture based on owned arbitrary shape encoding technology software. Osaka University created design specifications for verification algorithm software and implemented it. This software can run on Windows and Linux on PC. Based on this software, MegaChips implemented the user interface and prototype system that can transfer image recognition data with Wi-Fi of ad-hoc communication between PC or Raspberry Pi 3 Model B as an IoT terminal and PC as an edge gateway. We confirmed that face image of 5 frames/sec can be detected in the band of several tens of Kbps if only data for image recognition is available.

III. System architecture
We designed architecture of the IoT terminal test equipment and the edge gateway test equipment for the architecture verification. We used past design data and reference design of FPGA board to estimate the circuit scale etc. MegaChips created required specifications of prototype system for architecture verification, and Osaka University created design specifications. We confirmed that it is architecture that the power consumption of the IoT terminal can be reduced to 1/15 in the case of only the image recognition processing and the power consumption can be reduced to 1/3 when processing both image recognition and streaming by using hardware accelerator. It consists of about 30K logic gate, about 35 bits Memory, peripheral circuits and low end CPU. For image recognition only, it can be used for low power consumption wireless communication for IoT (ZigBee etc.). By sending only the necessary part of the image from the IoT terminal (eye) to the edge gateway (brain), image recognition is realized with less power consumption. In other words, it is possible to reduce the power consumption of the IoT terminal by separating the processing of the eye and the brain. Even with battery driving, it can operate for a longer time than conventional.

IV. Future prospects
To develop a smart camera sensor for the IoT application, advocating a distributed processing type image recognition system. In the marketing activities to sell this system, we will develop and improve FPGA demonstration system and demonstration software.
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