Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,082,466

 TĂNG HIỆU SUẤT TỐC ĐỘ XỬ LÝ KHUNG ẢNH TRONG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN TÉ NGÃ TRÊN PLATFORM KHÔNG ĐỒNG NHẤT
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyen Thi Khanh Hong, Le Huu Duy, Pham Van Tuan, Cecile Belleudy
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN; Số: Số 6(103).2016;Từ->đến trang: 11;Năm: 2016
Lĩnh vực: Xã hội nhân văn; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Zynq- 7000 all programmable system-on-chip là loại platform không đồng nhất, không những được sử dụng trong trường hợp lựa chọn giải pháp cải thiện hiệu quả công suất tiêu thụ, thời gian xử lý khi thực thi Hệ thống phát hiện té ngã mà còn có ưu điểm khi cho phép biên dịch thư viện OpenCV. Mục đích chính của nghiên cứu này là thiết kế và thực thi Hệ thống phát hiện té ngã trên Zynq platform. Đồng thời, chúng tôi sẽ tính toán thời gian xử lý và năng lượng tiêu thụ khi thực thi hệ thống phát hiện té ngã trên Zynq platform. Bên cạnh đó, những tham số Accuracy, Recall, Precision của Hệ thống phát hiện té ngã sẽ được đem ra so sánh khi được thực thi trên máy tính và trên platform không đồng nhất. Sau cùng, nhóm tác giả sử dụng giải pháp tối ưu thư viện mã nguồn mở NEON như ffmpeg and OpenCV để tăng hiệu suất tốc độ xử lý khung ảnh khi thực thi Hệ thống phát hiện té ngã trên Zynq platform
ABSTRACT
Heterogeneous computing platform, Zynq- 7000 all programmable system-on-chip, not only accomplishes high efficiency solutions in accelerating the power consumption, execution time for implementing the Fall Detection application but also takes the advantage of Open source Computer Vision (OpenCV) libraries. The main goal of this work is to design and implement the Fall Detection System on Zynq platform. In addition, the execution time and calculated energy are extracted from the platform implementation. Besides, the Accuracy, Recall and Precision factors of Fall Detection System which are executed on the computer and platform implementation are compared. Finally, NEON optimization is used to boost the frame rate performance of Fall Detection System on Zynq Platform.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn