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 組み込み開発とIoTに焦点を合わせた技術系の展示会「ET & IoT 2021」(主催:組込みシステム技術協会)が2021年11月17日~19日にパシフィコ横浜で開催された。初日の午前中には、「ET/IoT Technology AWARD 2021」 紹介ページ の授賞式があった。Embedded Technology優秀賞はNECが、IoT Technology優秀賞はインフィニオン テクノロジーズ ジャパン/新日本無線がそれぞれ受賞した。

ET/IoT Technology AWARD 2021を紹介する会場内パネル
ET/IoT Technology AWARD 2021を紹介する会場内パネル
左2つが優秀賞を受賞。それより右は1次選考を通過したもの。(出所:日経クロステックが撮影)
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ET/IoT Technology AWARD 2021の授賞式
ET/IoT Technology AWARD 2021の授賞式
(出所:ET & IoT 2021ホームページ)
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 ET/IoT Technology AWARD 2021は、ET & IoT 2021の出展機関が応募し、ETカンファレンス委員会 委員長の山田敏行氏ら10名の審査員が選出する。NECは「映像解析AIチップの利用効率改善による物体検知高速化技術(漸進的物体検知技術)」でEmbedded Technology 優秀賞を獲得した NECニュースリリース

NECのブースで紹介されている、Embedded Technology優秀賞の「映像解析AIチップの利用効率改善による物体検知高速化技術(漸進的物体検知技術)」
NECのブースで紹介されている、Embedded Technology優秀賞の「映像解析AIチップの利用効率改善による物体検知高速化技術(漸進的物体検知技術)」
(出所:日経クロステックが撮影)
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 この技術では、物体検知の映像解析におけるAI処理を2段階に分けて実行し、計算リソースの限られたエッジ環境で高精度処理と高速処理の両立を図った。第1段階では、高速だが精度の劣る軽量推論モデルを用いて認識対象を粗く検知する。第2段階で認識対象候補の画像を集約して、その集約画像に高精度推論モデルを適用して詳細な解析を実行する。

 今回の技術を車両ナンバープレートの検知に適用した事例を、同社バイオメトリクス研究所主幹研究員の竹中崇氏が会場内のセンターステージで紹介した。第1段階では車両ナンバープレートと思わしきもの複数を並列に検知した。検知した画像を集約して(1枚の画像にまとめて)第2段階で実際の車両ナンバープレートを検知した。第2段階の高精度推論モデルだけを用いた場合と比べて、第1段階の処理を加えた2段階処理によって、1秒あたりの処理画像枚数で7.7〜8倍の高速化を実現したという。

今回の技術の概要と適用例
今回の技術の概要と適用例
(出所:NEC)
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 竹中氏によれば、受賞した技術は、GPUやビジョン処理IC、推論処理向けICなど、ニューラルネットワーク処理のアクセレレーターとして稼働する回路を備えたIC(タイトルのAIチップのこと)ならば、任意のICに適用できるという。ただし、AIチップによって効率化の度合い(上述の車両ナンバープレートの例では、処理速度の倍数)は異なるとのことだった。なお、上述の7.7~8倍は米Intel(インテル)のVPU(Vision Processing Unit)「Movidius Myriad X」と米NVIDIA(エヌビディア)のGPUモジュール「 Jetson AGX Xavier」に今回の技術を適用した場合である。