Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 111,199,138
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;
S
ố:
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