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Keiichiro Kuroda1, Yu Osuka1, Ryoya Iegaki1

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PubMed
Resumen

Este estudio presenta un nuevo método para extraer características de imágenes binarias para el Internet de las Cosas (IoT), reduciendo drásticamente el tamaño de los datos en un 99% y preservando la precisión del reconocimiento. Esto permite sistemas de reconocimiento de imágenes eficientes y de bajo consumo para dispositivos de borde.

Palabras clave:
sensor de imagen CMOSreducción de datosextracción de característicasreconocimiento de objetoscodificación de longitud de ejecución

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Área de la Ciencia:

  • Visión por Computadora
  • Procesamiento de Imágenes
  • Sistemas Embebidos

Sus antecedentes:

  • Las restricciones de energía en la era del Internet de las Cosas (IoT) exigen un manejo eficiente de los datos.
  • Los sensores de imagen convencionales generan grandes volúmenes de datos, lo que supone un desafío para las aplicaciones de bajo consumo.
  • Los métodos existentes a menudo implican una compensación entre el tamaño de los datos y la precisión del reconocimiento.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un método de extracción de características eficiente en compresión para sensores de imagen CMOS.
  • Permitir sistemas de reconocimiento de imágenes de bajo consumo para la era del IoT.
  • Reducir el volumen de transmisión de datos sin comprometer la precisión del reconocimiento de imágenes.

Principales métodos:

  • Se propuso un novedoso método de extracción de características para sensores de imagen CMOS.
  • Se extrajeron datos de características binarias de seis canales (señales de luminancia y de borde horizontal).
  • Se empleó la codificación de longitud de ejecución (RLE) para la compresión de datos.

Principales resultados:

  • Logró una precisión de reconocimiento de objetos APL50 del 60,7% en el conjunto de datos COCO utilizando YOLOv7 en GPUs de borde, con una reducción del tamaño de los datos del 99,2%.
  • Alcanzó una precisión de clasificación de imágenes del 89,4% en el conjunto de datos Visual Wake Words (VWW) utilizando MobileNetV3, con una reducción del tamaño de los datos del 99,0%.
  • Demostró un rendimiento superior a los métodos convencionales al reducir significativamente el tamaño de los datos y mantener una alta precisión.

Conclusiones:

  • El método propuesto reduce eficazmente el tamaño de los datos para el reconocimiento de imágenes en entornos IoT con restricciones de energía.
  • Este enfoque supera la compensación tradicional entre precisión y tamaño de los datos.
  • Permite la realización práctica de sistemas de reconocimiento de imágenes eficientes y de bajo consumo.