お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2020年10月開催~)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-26 09:50
自律ロボットのための遠赤外線画像意味的領域分割とそのFPGA実装
丹羽雄一郎防衛装備庁)・藤井大樹イーソルVLD2020-57 CPSY2020-40 RECONF2020-76
抄録 (和) 近年画像に関する深層学習の進展はめざましく、その成果は監視カメラの自動認識機能や自動車の自
動運転等ロボットビジョンとして実用化されつつある。現状ではセンサとして可視カメラが主流なため、暗所や照
度変化の著しい環境での使用には限界がある。一方遠赤外線カメラは、それらの環境におけるセンシング性能の影
響は皆無であり、継続的で安定的な運用を実現することができる。本研究では、遠赤外線画像による人や車両等の
障害物の検知認識及び車道など移動可能領域(フリースペース)の認識手法として、畳み込みニューラルネットワ
ークによる遠赤外線画像の意味的領域分割(LWIRSegNet)のについて述べ、学習データ及びアノテーションコスト
の低い学習方法を提案する。また自律移動ロボットの障害物回避機能として用いるため、小型省電力かつ高速処理
が可能な FPGA への実装を行った。本稿では、LWIRSegNet の構築と Xilinx 社 DNNDK ツールを用いた ZCU102
FPGA ボードへの実装及び自律移動ロボットへの実装に関して述べる。実装実験の結果、遠赤外画像の意味的領域
分割の推論速度が 102fps、自律移動ロボットの障害物回避制御周期が 100Hz であった。 
(英) Recently, deep learning of images has made remarkable progress, and its results are being applied to the automatic
recognition function of surveillance cameras and automated driving and other robot vision applications. The daylight cameras
are currently the most common vision sensors. However, there is a limit to the use them in dark places and in environments with
illumination changes. On the other hand, a Long-wave infrared(LWIR) camera has negligible effect on the sensing performance
in these conditions and can be used continuously and stably in such environments. In this paper, we introduce a method for
detecting and recognizing obstacles such as vehicles and people, and for identifying driveways and other free spaces by using a
convolutional neural network (LWIRSegNet) to segment LWIR images into semantic regions. We also propose a low-cost
training method for training data preparation and annotation. In order to use it as an obstacle avoidance function of an autonomous
robot, we have implemented it in a small, low power and high speed FPGA. In this paper, we describe the construction of
LWIRSegNet on an autonomous mobile robot and its implementation on a Xilinx ZCU102 FPGA board using the DNNDK
toolkit. We also propose a low-cost training method for training data preparation and annotation. The experimental results show
that the inference speed of LWIRSegNet on FPGA is 102 fps, and the obstacle avoidance control cycle of the autonomous robot
using LWIRSegNet on FPGA is 100 Hz.
キーワード (和) 深層学習 / FPGA / 意味的領域分割 / 遠赤外線 / 自律ロボット / / /  
(英) Deep Learning / FPGA / Semantic Segmentation / Long-Wave Infrared(LWIR) / Autonomous Robot / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 339, RECONF2020-76, pp. 101-106, 2021年1月.
資料番号 RECONF2020-76 
発行日 2021-01-18 (VLD, CPSY, RECONF) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード VLD2020-57 CPSY2020-40 RECONF2020-76

研究会情報
研究会 CPSY RECONF VLD IPSJ-ARC IPSJ-SLDM  
開催期間 2021-01-25 - 2021-01-26 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) FPGA 応用および一般 
テーマ(英) FPGA Applications, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RECONF 
会議コード 2021-01-CPSY-RECONF-VLD-ARC-SLDM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 自律ロボットのための遠赤外線画像意味的領域分割とそのFPGA実装 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) FPGA Implementation of Semantic Segmentation on LWIR Images for Autonomous Robot 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) FPGA / FPGA  
キーワード(3)(和/英) 意味的領域分割 / Semantic Segmentation  
キーワード(4)(和/英) 遠赤外線 / Long-Wave Infrared(LWIR)  
キーワード(5)(和/英) 自律ロボット / Autonomous Robot  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 丹羽 雄一郎 / Yuichiro Niwa / ニワ ユウイチロウ
第1著者 所属(和/英) 防衛装備庁 (略称: 防衛装備庁)
Acquisition,Technology & Logistics Agency (略称: ATLA)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 大樹 / Taiki Fujii /
第2著者 所属(和/英) イーソル株式会社 (略称: イーソル)
eSOL Co.Ltd. (略称: eSOL)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2021-01-26 09:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 RECONF 
資料番号 IEICE-VLD2020-57,IEICE-CPSY2020-40,IEICE-RECONF2020-76 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.337(VLD), no.338(CPSY), no.339(RECONF) 
ページ範囲 pp.101-106 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-VLD-2021-01-18,IEICE-CPSY-2021-01-18,IEICE-RECONF-2021-01-18 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会