論文の概要: Evaluation of Thermal Imaging on Embedded GPU Platforms for Application in Vehicular Assistance Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01661v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 15:36:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:20:04.593306
• Title: Evaluation of Thermal Imaging on Embedded GPU Platforms for Application in Vehicular Assistance Systems
• Title（参考訳）: 組込みGPUプラットフォームにおける熱画像の評価と車両支援への応用
• Authors: Muhammad Ali Farooq, Waseem Shariff, Peter Corcoran
• Abstract要約: 本研究は、スマートで安全な車両用サーマルオブジェクト検出のリアルタイム性能を評価することに焦点を当てた。 35,000以上の異なるフレームからなる新しい大規模熱データセットを取得する。 トレーニングネットワークの有効性は、様々な定量的指標を用いて、広範なテストデータに基づいて検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study is focused on evaluating the real-time performance of thermal object detection for smart and safe vehicular systems by deploying the trained networks on GPU & single-board EDGE-GPU computing platforms for onboard automotive sensor suite testing. A novel large-scale thermal dataset comprising of > 35,000 distinct frames is acquired, processed, and open-sourced in challenging weather and environmental scenarios. The dataset is a recorded from lost-cost yet effective uncooled LWIR thermal camera, mounted stand-alone and on an electric vehicle to minimize mechanical vibrations. State-of-the-art YOLO-V5 networks variants are trained using four different public datasets as well newly acquired local dataset for optimal generalization of DNN by employing SGD optimizer. The effectiveness of trained networks is validated on extensive test data using various quantitative metrics which include precision, recall curve, mean average precision, and frames per second. The smaller network variant of YOLO is further optimized using TensorRT inference accelerator to explicitly boost the frames per second rate. Optimized network engine increases the frames per second rate by 3.5 times when testing on low power edge devices thus achieving 11 fps on Nvidia Jetson Nano and 60 fps on Nvidia Xavier NX development boards.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、車載センサスイートテストのためのGPUおよびシングルボードEDGE-GPUコンピューティングプラットフォーム上にトレーニングされたネットワークをデプロイすることにより、スマートで安全な車両システムに対する熱物体検出のリアルタイム性能を評価することに焦点を当てた。 35,000以上の異なるフレームからなる新しい大規模熱データセットを、厳しい気象や環境シナリオで取得、処理、オープンソース化する。 このデータセットは、安価で効果的に冷却されていないLWIR熱カメラから記録され、スタンドアローンと電気自動車に搭載され、機械的振動を最小限に抑える。 最新のYOLO-V5ネットワークは、4つの異なる公開データセットと、SGDオプティマイザを用いてDNNの最適な一般化のための新たに取得したローカルデータセットを用いて訓練されている。 トレーニングされたネットワークの有効性は、精度、リコール曲線、平均精度、フレーム毎秒を含む様々な定量的指標を用いて、広範囲なテストデータで検証される。 YOLOのより小さなネットワーク版は、TensorRT推論アクセラレータを使って、毎秒フレームを明示的に増やすように最適化されている。 最適化されたネットワークエンジンは、低消費電力エッジデバイスでテストすると、毎秒3.5倍のフレームを増大させ、Nvidia Jetson Nanoで11fps、Nvidia Xavier NX開発ボードで60fpsを達成する。

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