論文の概要: Artificial Neural Networks for Sensor Data Classification on Small Embedded Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08403v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 16:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:09:35.861591
• Title: Artificial Neural Networks for Sensor Data Classification on Small Embedded Systems
• Title（参考訳）: 小型組込みシステムにおけるセンサデータ分類のためのニューラルネットワーク
• Authors: Marcus Venzke, Daniel Klisch, Philipp Kubik, Asad Ali, Jesper Dell Missier and Volker Turau
• Abstract要約: 数キロバイトのメモリを持つ低コストのマイクロコントローラ上の人工ニューラルネットワーク(ANN)の可能性を分析します。 フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を考慮したANNの設計と実装の解析
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we investigate the usage of machine learning for interpreting measured sensor values in sensor modules. In particular we analyze the potential of artificial neural networks (ANNs) on low-cost micro-controllers with a few kilobytes of memory to semantically enrich data captured by sensors. The focus is on classifying temporal data series with a high level of reliability. Design and implementation of ANNs are analyzed considering Feed Forward Neural Networks (FFNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs). We validate the developed ANNs in a case study of optical hand gesture recognition on an 8-bit micro-controller. The best reliability was found for an FFNN with two layers and 1493 parameters requiring an execution time of 36 ms. We propose a workflow to develop ANNs for embedded devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,センサモジュールの計測値の解釈における機械学習の利用について検討する。 特に、数キロバイトのメモリを持つ低コストマイクロコントローラ上でのニューラルネットワーク(anns)の可能性を分析し、センサが捉えたデータを意味的に豊かにする。 焦点は、信頼性の高い時系列データ系列を分類することである。 ANNの設計と実装は、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を考慮して分析される。 8ビットマイクロコントローラを用いた光手ジェスチャー認識のケーススタディにおいて,開発したANNを検証した。 2層1493のパラメータと36ミリ秒の実行時間を必要とするFFNNでは,最も信頼性が高いことが判明した。

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