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．
一つ目は電波の透過性に関する研究です。医療機関におけるX線CTとかMRIで想像できるように、電磁波は誘電体内を通過します。この性質から、建物内の様子を画像化する近距離レーダが考えられます。セキュリティ用の壁透過レーダ、水道管、ガス管、地雷などの地中埋設物探知レーダ、空港での危険物検知用レーダなどに応用できます。このレーダは一つ使い勝手の悪いところがあり、画像を作るために、送受信アンテナを規則的に走査する必要があります。そこで、オペレータがアンテナを自由に移動させても画像が得られる処理法を考案し確認中です(図1)。
論文
「Wall-through Radar Modeling by Applying Arrayfactor and GTD Near-field」(2013)『2013 International Symposium on Electromagnetic Theory (URSI Commission B EMTS 2013)』23PM1P-30p.4.
「Radar Imaging by Using GTD Near-field Model and Antenna Array-factor」(2012)『International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP2012)』P-32p.4.
「Entropy-Based Low-Rank Approximation for Contrast Dielectric Target Detection with Through Wall Imaging System」(20192012)『Electronics 2019, MDPI』8; doi:10.3390/electronics8060634p.27.
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