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해상 객체 인식을 위한 이진 분할 알고리즘 하드웨어 가속기 설계
이효찬(Hyo-chan Lee),송현학(Hyun-Hak Song),뤼징신(Jing-Lin Lwo),왕비(Fei Wang),고학림(Hak-Lim Ko),임태호(Tae-Ho Im) 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.24 No.1
해상 객체 인식은 자율운항선박의 지능형 보조 시스템으로써 컴퓨터가 영상 분석을 통해 선박 주변에 존재하는 위험 물체가 검출되면 자동으로 회피하여 선박의 안전운항을 돕는다. 이러한 자율 운항을 위해 요구사항과 기능이 다양해지고 복잡해지면서 프로세서 기반의 소프트웨어의 성능은 저하되기 때문에 실시간 처리 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 대응하여 본 논문에서는 실시간 객체 인식을 위해 소프트웨어의 병목현상을 제거하고, 해상 객체 인식에 핵심이 되는 이진 분할 알고리즘을 하드웨어를 설계하여 가속화하였다. 또한, FPGA에 구현하여 적용한 결과 기존 알고리즘 수행시간 대비 약 20배 빠른 성능을 얻을 수 있었다. The intelligent assistance system of a maritime autonomous surface ship, object detection in maritime supports the safe operation of a ship by detecting and avoiding dangerous objects in the near of the ship through digital image analysis with a computer. With the diversified and complexity requirements and functions, the performance of processor-based software degrades. Therefore, the importance of real-time processing technology is increasing for the autonomous operation of ships. In this regard, this study removed the bottleneck of software for real-time object recognition and designed and accelerated binary segmentation algorithm hardware, which is the core of object detection in maritime. Furthermore, it was able to obtain a performance approximately 20 times faster than the existing algorithm by implementing and applying it to the FPGA.
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