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ET & IoT 2021 特集
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» 2021年11月30日 14時30分 公開

画像鮮明化+エッジ推論で異常検知を簡単にET&IoT 2021

LeapMindは「ET&IoT 2021」(2021年11月17〜19日、パシフィコ横浜)のジーニックのブースにて、超低消費電力のAI(人工知能)推論アクセラレーターIP(Intellectual Property)「Efficiera」のデモを展示した。

[村尾麻悠子,EE Times Japan]

 LeapMindは「ET&IoT 2021」(2021年11月17〜19日、パシフィコ横浜)のジーニックのブースにて、超低消費電力のAI(人工知能)推論アクセラレーターIP(Intellectual Property)「Efficiera」のデモを展示した。

 ジーニックはシステムの受託開発を手掛ける企業で、画像を鮮明化するIP「ForteVision」などの技術も所有する。今回、両社が展示したデモは、ジーニックが開発したFPGAボードに、EfficieraやForteVisionを実装し、鮮明化した画像を基に異常検知をリアルタイムで行うというもの。

今回のデモに使用したジーニックのFPGAボードの構成。FPGAはXilinxの「Zynq UltraScale+」を用いている。ソフトウェアの処理は左側のArm CPUで行っている[クリックで拡大] 出所:ジーニック
左=デモ全体の構成。FPGAボードと制御用PC、モニターで構成されている。FPGAボードに外部から映像を入力し、LANケーブルで接続されたPCで処理のコマンドを実行。その結果をモニターに表示している/右=ジーニックが開発したFPGAボード[クリックで拡大]
鮮明化した画像が左で、異常(今回の場合はひび割れ)検知後の画像が右。ひび割れの部分がしっかり検知されている(=赤くなっている)ことが分かる[クリックで拡大]

 LeapMindのEfficieraは、機械学習のモデルを軽量化する「極小量子化」技術に基づくアクセラレーターIPで、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の推論演算処理に特化している。2021年11月30日、「Efficiera バージョン2」が発表された。2020年10月にリリースされたバージョン1に比べ、ハードウェアの性能を大幅に向上し、今回のデモのようなFPGA以外に、ASIC/ASSPに実装できるよう最適化している。

 LeapMindは、Efficieraの主要アプリケーションとして物体検知、ノイズ除去、異常検知を挙げている。特に異常検知では、工場の生産ラインでの導入を狙う。

 ジーニックのForteVisionは、逆光や低照度の画像などを鮮明化するIP。セキュリティや、雪上でのパトロールといった用途に向ける。霧が発生した画像を鮮明化したいなど、“見える度”を特に重視する用途に向けては「FogFINE」というIPもある。

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