AI alapú objektum követés Orange Pi 5 kártyán
Tanszéki konzulens:
mesteroktató
Szoba: IE336
Tel.:
+36 1 463-2066 Email: szanto (*) mit * bme * hu |
A kiírás adatai
A téma státusza:
Aktív (aktuális, lehet rá jelentkezni)
Kiírás éve:
2024
A kiírás jellege:
önálló labor, szakdolgozat/diplomaterv Az objektum követés számos felhasználási területének köszönhetően az AI alapú algoritmusok egyik legfontosabbika. A számos megoldás közül az egyik legnépszerűbb a DeepSORT, ami mind az objektumok detektálására, mind pedig azok jellemzőinek meghatározására neurális hálózatot alkalmaz.
A feladat megvalósítása során a DeepSORT megismerése után fel kell térképezni az algoritmus teljesítménykritikus részeit, amelyeket NPU, illetve GPU alkalmazásával gyorsítunk, míg a kevésbé kritikus részek az általános célú processzorokon hajtódnak végre. A neurális hálózatok kiértékelésére a Rockchip RKNN API használható, a további gyorsítandó részek pedig a GPU-n OpenCL segítségével valósíthatók meg.
Kapcsolódó tantárgyak:
Heterogén SoC rendszerek
Kapcsolódó tantárgyak:
Beágyazott Linux és platformjai
Szántó Péter, 2024. december 13. 07:33 | Legutóbb frissítve: 2024. december 13. 07:33