Abstract-A 1920 1080 160 objekt utsiktssystem-on-chip (SoC) presenteras i detta dokument. SOC-designen är dedikerad till bärbara synapplikationer, och vi tar upp flera viktiga frågor, bland annat den låga igenkänningsnoggrannheten på grund av användning av bilder med låg upplösning och dramatiska förändringar i objektvyer, och den höga effektförbrukningen som orsakas av komplexa beräkningar i befintliga objektigenkänningssystem för datorseende. Den mänskliga-centrerade designmekanismen (HCD) föreslås för att upprätthålla en hög igenkänningsfrekvens i svåra situationer. För att övervinna försämringen av noggrannheten när dramatiska förändringar av objektets synvinkel inträffar, ger objektets synvinkelförutsägelse (OVP) motorn i HCD 160 objektsynvinkel invarians genom att syntetisera olika objekt poserar från förutsagda objektsynvinklar. För att uppnå låg strömförbrukning används den visuella vokabulärprocessorn (VVP), som är baserad på matchande algoritm (BoW) för att avancera det matchande steget från funktionsnivån till objektnivån och resulterar i en 97 % minskning av den nödvändiga minnesbandbredden jämfört med tidigare igenkänningssystem. Dessutom möjliggör VVP:s matchningseffektivitet systemet för att stödja full HD-behandling i realtid (1920 1080), vilket förbättrar igenkänningshastigheten för att upptäcka ett trafikljus på ett avstånd av 50 m till 95% jämfört med 29% igenkänningsgraden för VGA (640 480)-behandling. Den realtid 1920 1080 visuellt igenkännande chipet realiseras på en 6,38 mm die med 65 nm CMOS-teknik. Den uppnår en genomsnittlig igenkänningsgrad på 94 %, en effekteffektivitet på 1,18 TOPS/W och en areaeffektivitet på 25,9 GOPS/mm samtidigt som den endast försvinner 52 mW vid 1,0 V.
Referens REF rapporterade en 52 mW system-on-chip (SoC) system som stödde multi-objekt erkännande för videor med HD (1920 × 1080) upplösning vid 30 fps med en objekt synvinkel förutsägelse motor och en visuell ordförrådsprocessor.
A 52 mW Full HD 160-Degree Object Viewpoint Recognition SoC With Visual Vocabulary Processor for Wearable Vision Applications
{'venue': 'IEEE Journal of Solid-State Circuits', 'journal': 'IEEE Journal of Solid-State Circuits', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}