| 講演名 | 2019-09-20 サーマル画像に対する歩行者検出とそのFPGA実装について 倉持 亮佑(東工大), 下田 将之(東工大), 佐田 悠生(東工大), 佐藤 真平(東工大), 中原 啓貴(東工大), |
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| 抄録(和) | サーマルカメラは一般的なカメラと違い物体の熱を測定することができるため, 出力画像が光の有無に左右されにくいという利点がある. そのため, サーマルカメラを用いた物体検出は信頼性が高く非常に注目を集めているが, サーマル画像の持つ様々な欠点により高い検出精度を得る事が難しい. また, 組み込みシステム上で物体検出を行 う際には速度と精度のトレードオフが生じてしまう. 本研究ではサーマル画像を対象とする高精度な物体検出システムを実現するために, 物体検出器である YOLOv2 の入力画像として, サーマル画像とその背景差分画像を組み合わせた画像を用いる手法を提案する. また, リアルタイムでの動作を実現するために, ベクトル化ユニットを備えた物体検出器を FPGA 上に実装する手法を提案する. ベクトル化ユニットにより, 特徴マップの有効な値のみをまとめて同一メモリアドレスに格納する事が可能となり, 高い並列度で畳み込み演算を実行できる. サーマル画像を対象とする従来 の歩行者検出システムと比べ, F 値が 29 ポイント高く, 処理速度は 3.3 倍高速であった. この結果より, 実装した歩行者検出システムがより組み込みシステムに適している事を示した. |
| 抄録(英) | Since thermal cameras can detect the heat of objects, they can be used even if there is no light. Therefore, object detection with a thermal camera is reliable and attracts much attention. However, it is hard to obtain high detection accuracy with thermal images due to various drawbacks of them. And also, when incorporating object detection into embedded systems such as a surveillance camera, there is a trade-off between accuracy and processing time. To realize the real-time pedestrian detection system with high accuracy on FPGA, we propose to use a pair of a thermal image, and a background-subtracted one as an input image for YOLOv2 object detector. We also propose a pedestrian detector system which contains a vectorizing unit. With the vectorizing unit, we can store only valid values of a feature map together in the same memory address, resulting in calculations with a high degree of parallelism. Compared to the conventional pedestrian detection system for thermal images, our method obtains 29 points higher F-score and operates 3.3 times faster. From these results, our pedestrian detection system is more suitable for embedded surveillance systems. |
| キーワード(和) | Deep Learning / CNN / FPGA / サーマル画像 |
| キーワード(英) | Deep Learning / CNN / FPGA / Thermal Image |
| 資料番号 | RECONF2019-26 |
| 発行日 | 2019-09-12 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2019/9/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北九州国際会議場 |
| 開催地（英） | KITAKYUSHU Convention Center |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム,一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable Systems, etc. |
| 委員長氏名（和） | 柴田 裕一郎(長崎大) |
| 委員長氏名（英） | Yuichiro Shibata(Nagasaki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 佐野 健太郎(理研) / 山口 佳樹(筑波大) |
| 副委員長氏名（英） | Kentaro Sano(RIKEN) / Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 谷川 一哉(広島市大) / 三好 健文(イーツリーズ・ジャパン) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Tanigawa(Hiroshima City Univ.) / Takefumi Miyoshi(e-trees.Japan) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小林 悠記(NEC) / 中原 啓貴(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuuki Kobayashi(NEC) / Hiroki Nakahara(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reconfigurable Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | サーマル画像に対する歩行者検出とそのFPGA実装について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accurate Pedestrian Detection in Thermal Images for FPGA |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Learning / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(4)（和/英） | サーマル画像 / Thermal Image |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 倉持 亮佑 / Ryosuke Kuramochi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：titech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 下田 将之 / Masayuki Shimoda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：titech) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐田 悠生 / Youki Sada |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：titech) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 真平 / Shimpei Sato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：titech) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 中原 啓貴 / Hiroki Nakahara |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：titech) |
| 発表年月日 | 2019-09-20 |
| 資料番号 | RECONF2019-26 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | RECONF-208 |
| ページ範囲 | pp.31-36(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-09-12 (RECONF) |