階層的画像抽出と連想マッチングによる対象物認識システムの集積化回路技術の研究

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本研究では画像分割(抽出)を行うことによりフレーム中のすべての物体を抽出し,前フレームの物体との間でオブジェクトマッチング(連想検索)による連想処理を行い,対応付けを行う方法を開発した.また画像分割および連想検索の高度な処理をリアルタイムで処理できるアーキテクチャを融合することで,リアルタイムかつ高精度な物体検出を実現できる物体検出LSIの開発を行った.本年度は,(1)イメージスキャン画像分割アーキテクチャの開発,(2)物体追跡LSIアーキテクチャの設計,(3)オブジェクトマッチング用連想メモリLSIアーキテクチャの開発,及び,(4)リアルタイム画像分割FPGAプロトタイプシステムの構築,を行った.(1)入力画像を小さなサイズの画像ブロックに分けて,各画像ブロック内を全画素並列処理で,各画像ブロックを逐次処理し,大きなサイズの画像に対してリアルタイム画像分割処理を行う方法を考案した.そして,オンチップメモリと画素並列処理ユニットを用いた高データアクセス幅をもつLSIアーキテクチャを提案し,回路設計によりその有効性を示した.(2)上述の画像分割アーキテクチャと前年度に開発した動物体追跡アルゴリズムをもとに,高並列特徴量抽出とオブジェクトマッチング回路を開発し,リアルタイムLSIアーキテクチャを設計した.これによりQVGAサイズで230個程度の物体を同時にリアルタイム追跡(30fps)可能であることを示した.(3)オブジェクトマッチングに不可欠な連想メモリLSIアーキテクチャを開発し,高速化のための新しい回路を考案し,LSIチップ設計により,検索時間が136nsec以下の約1.6倍高速な回路を169mWの低消費電力で実現した.(4)上述の画像分割と物体追跡の有効性をシステム上で確認するために,リアルタイム画像分割プロトタイプシステムをFPGA上に開発した.カメラから取り込んだ入力画像をLSIチップでリアルタイム画像分割・特徴量抽出・物体追跡処理し,最後に処理結果をディスプレイに表示することで,チップ単体での評価ではなくシステム全体の評価した.このプロトタイプシステム上で複数の物体をリアルタイムで同時に追跡することを検証した.