Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

High Performance Architecture for Object Detection in Streamed Videos

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F13%3APU106390" target="_blank" >RIV/00216305:26230/13:PU106390 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6645559" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6645559</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/FPL.2013.6645559" target="_blank" >10.1109/FPL.2013.6645559</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    High Performance Architecture for Object Detection in Streamed Videos

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we introduce a novel architecture of an engine for high performance multi-scale detection of objects in videos based on WaldBoost training algorithm.The key properties of the architecture include processing of streamed data and low resource consumption. We implemented the engine in FPGA and we show that it can process 640x480 pixel video streams at over 160 fps without the need of external memory. We evaluate the design on the face detection task, compare it to state of the art designs, and discuss its features and limitations.

  • Název v anglickém jazyce

    High Performance Architecture for Object Detection in Streamed Videos

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we introduce a novel architecture of an engine for high performance multi-scale detection of objects in videos based on WaldBoost training algorithm.The key properties of the architecture include processing of streamed data and low resource consumption. We implemented the engine in FPGA and we show that it can process 640x480 pixel video streams at over 160 fps without the need of external memory. We evaluate the design on the face detection task, compare it to state of the art designs, and discuss its features and limitations.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of FPL 2013

  • ISBN

    978-1-4799-0004-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    1-4

  • Název nakladatele

    IEEE Circuits and Systems Society

  • Místo vydání

    Porto

  • Místo konání akce

    Porto

  • Datum konání akce

    2. 9. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku