Låg effekt, skalbara detektionssystem kräver aggressiva tekniker för att uppnå energieffektivitet. Algoritmiska metoder som kan minska energiförbrukningen genom att kompromissa med prestanda är kända som energimedvetna. Vi föreslår ett ramverk som inför energimedvetenhet på kaskaderade detektionsalgoritmer. Detta görs genom att fastställa detektorernas tröskelvärden för att göra en systematisk avvägning mellan energiförbrukning och detektionsprestanda. Tröskelvärdena bestäms genom att lösa vår föreslagna energibegränsade version av Neyman-Pearson-detektionskriteriet. Vår föreslagna optimeringsmetod bestämmer systematiskt de energioptimala tröskelvärdena och anpassar sig dynamiskt till kraven på tidsvarierande system. Detta ramverk tillämpas på en tvåstegs kaskad, och simuleringar visar att våra energimedvetna kaskaddetektorer överträffar en energimedveten detektionsalgoritm baserad på inkrementell förfining. Slutligen, att kombinera vårt ramverk med stegvis förfining avslöjar en lovande strategi för utformningen av energieffektiva detektionssystem.
Senare införlivade Jun och Jones REF en energiresursrestriktion i Neyman-Pearson-baserad optimering över tröskelvärdena för en tvåstegs kaskade.
An energy-aware framework for cascaded detection algorithms
{'venue': '2010 IEEE Workshop On Signal Processing Systems', 'journal': '2010 IEEE Workshop On Signal Processing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}