High frame rate and ultra-Low delay video sensing system for interactive applications
适用于交互式应用的高帧率和超低延迟视频传感系统
基本信息
- 批准号:21K11816
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速(1000fps)、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類等の基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャの実現を目指した取り組みを行なった。マッチング処理に関しては、周波数領域でのサブピクセルマッチングを可能とする独自のDCT手法として、特徴融合ベースの方向符号のみの相関やフィッティングのないサブピクセル変位測定法などを提案し、FPGA上に実装する事により、0.75msで処理可能な事を実証した。また、適応的なアドレス選択や投票値を遅延なく初期化する手法などの独自提案により、直線検出を可能とするハフ変換を0.77msで処理可能な事を実証した。一方、追跡処理に関しては、LK (Lucas Kanade) 法の繰り返し処理を時間方向に展開する事により、1000fpsで、サブピクセルレベルの追跡を可能とする手法を実証した。さらに分類処理に関しては、深層学習を用いた果物を対象とした欠陥検出を高精度化つ超低遅延処理を可能とするアルゴリズムを検討し、1ms実装の見通しを得た。さらに将来の応用を睨んだ関連技術として、深層学習に基づく人物姿勢推定などに関する検討を行なった。以上の関連成果を5件の原著学術論文、および9件の国際会議(その内3件は、Best Presentation Awardを受賞)にて発信した。また、関連企業との技術交流を積極的に行い、今後、これらの技術を産業につなげていく上で重要となる方向性に関して多くの知見を得た。
インタラクティブ応用のための Next-generation image センシングのコアとなる, ultra-high speed (1000fps), ultra-low lag (1から2ミリSecond) image recognition システム実现のためのBasic technology creation を行うことをpurposeとして、様々なimageセンシングシステム実appearのKeyとなる、Image の特徴をUsing いたマッチング、Tracing, classification and other basic processing に対し、High-precision in the environment られるUltra-high speed and ultra-low speed Yanxiang image recognition アルゴリズム composition method とそれに记づくハードウェアアーキテクチャの実appears を Eye refers to したtakes りgroup みを行なった.マッチング processing に关しては, frequency field でのサブピクセルマッチングをPossible original DCT technique, special fusion directional symbol, Related やフィッティングのないサブピクセル変 Position Measurement Method などをProposal, F On the PGA, it is possible to install and process 0.75ms.また, the suitable なアドレス选択やvoting value を遅慅なくInitialization する Technique などのpropose aloneより, straight line 検出をpossible and とするハフ変change を0.77msでprocessing possible な事を実证した. One side, trace processing に关しては, LK (Lucas Kanade)法の缲り return し を time direction に unfold する事により, 1000fps で, サブピクセルレベルの Traceability とする Technique を実证した. Classification processing, deep learning, and deep learning are all highly accurate. The ultra-low latency processing is possible, and the 1ms low-latency processing is possible.さらに Future の応 を睨んだrelated technology として, deep learning にbased づく character posture estimation などに关 する検question を行なった. The above-mentioned related results include 5 original academic papers, 9 international conferences (3 within the project, and Best Presentation Award) and 19 international conferences.また, related companies and とのtechnical exchanges are active に行い, and in the future, これらのtechnical をIndustrial につなげていく上でimportant となるdirectional に关して多くの知见をgetた.
项目成果
期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Subpixel Displacement Measurement at 784 FPS: From Algorithm to Hardware System
784 FPS 的亚像素位移测量:从算法到硬件系统
- DOI:10.1109/tim.2022.3162290
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:5.6
- 作者:Du Songlin;Gu Kaidong;Ikenaga Takeshi
- 通讯作者:Ikenaga Takeshi
Highly-Parallel Hardwired Deep Convolutional Neural Network for 1-ms Dual-Hand Tracking
- DOI:10.1109/tcsvt.2021.3103784
- 发表时间:2022-12
- 期刊:
- 影响因子:8.4
- 作者:Peiqi Zhang;Tingting Hu;Dingli Luo;Songlin Du;T. Ikenaga
- 通讯作者:Peiqi Zhang;Tingting Hu;Dingli Luo;Songlin Du;T. Ikenaga
Position reset and hybrid feature based particle filter tracking for large-size and long-term full occlusion
- DOI:10.1117/12.2669979
- 发表时间:2023-02
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ruijie Cao;Xina Cheng;Yanchao Liu;T. Ikenaga
- 通讯作者:Ruijie Cao;Xina Cheng;Yanchao Liu;T. Ikenaga
Multi-view 3D human pose reconstruction based on spatial confidence point group for jump analysis in figure skating
基于空间置信点组的多视点3D人体姿态重建用于花样滑冰跳跃分析
- DOI:10.1007/s40747-022-00837-z
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Tian Limao;Cheng Xina;Honda Masaaki;Ikenaga Takeshi
- 通讯作者:Ikenaga Takeshi
Key Points Trajectory and Predicted-Real Frames Distinction based Mirror and Glass Detection for Indoor 5G Signal Analysis
基于镜子和玻璃检测的关键点轨迹和预测真实帧区分室内 5G 信号分析
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ziyue Wang;Yanchao Liu;Xina Cheng;Takeshi Ikenaga
- 通讯作者:Takeshi Ikenaga
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池永 剛其他文献
Multiple likelihood models based particle filter for long-term full occlusion (ユーザー価値の創造・革新を追求する画像電子関連技術論文特集)
基于多重似然模型的粒子滤波器实现长期全遮挡(追求用户价值创造和创新的图像电子相关技术论文专题)
- DOI:
10.11371/iieej.39.580 - 发表时间:
2010 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
C. Guo;Yingxian Lu;池永 剛 - 通讯作者:
池永 剛
手領域における重みづけを用いたMeanshiftによる指先追跡
使用 Meanshift 进行指尖跟踪,并在手部区域中使用加权
- DOI:
- 发表时间:
2012 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
北尾 雄一朗;荒木 良介;池永 剛 - 通讯作者:
池永 剛
DS Auto Cruiser の研究と開発
DS汽车巡洋舰研发
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
裴 振宇;陳 高星;池永 剛;佐野 健太郎;長谷部雅彦,手塚宏史,山田大地,薗部知大,金子勇,定兼邦彦,青木保一,稲葉真理 - 通讯作者:
長谷部雅彦,手塚宏史,山田大地,薗部知大,金子勇,定兼邦彦,青木保一,稲葉真理
クラス結合とブロック境界予測に基づいたHEVCのハードウェア向けSAOアルゴリズム
基于类组合和块边界预测的HEVC硬件SAO算法
- DOI:
- 发表时间:
2014 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
裴 振宇;陳 高星;劉 振宇;池永 剛 - 通讯作者:
池永 剛
車載機器向けHCIのための動き特徴量と追跡を用いた手輪郭補正と指の長さの2段階閾値に基づくクリック動作検出
使用运动特征校正手部轮廓并跟踪车载设备的人机交互以及基于手指长度两步阈值的点击运动检测
- DOI:
- 发表时间:
2014 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
北尾 雄一朗;池永 剛 - 通讯作者:
池永 剛
池永 剛的其他文献
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