エッジAIで高精度画像認識
組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しいという問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.
道に迷いやすい人と,1度で道順を覚えて目的地に移動できる人がいる.道に迷わない空間把握能力の高い人は,実空間においても,VR空間においても,同じように目的地まで迷わず行ける傾向がある.このような人は,どのように視覚情報を得て,道順を記憶し,移動しているのだろうか.これまでの研究で,この点について詳細は明らかではない.そこで本研究では,看板等のある都市部の街並みを模したVR空間内を移動し,目的地まで到達する間の視線を検討した.また,心理的指標の1つとして,移動中の心拍数の変化についても検討した.将来的には,実空間においても,記憶に残りやすい街並みや,空間を移動しながら行う探索型の教育コンテンツやゲームのVR空間において,迷わず進める空間作りの1つの基礎データとなることを期待し,本研究を行った.
論文
「The relationship between spatial cognition and gaze distribution in virtual reality space」(2019)『Journal of Physical Fitness and Sports Medicine』Vol.8, No.6p.389.
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