Embedded SW knihovna pro detekci osob a zvířat pro automotive využití

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F23%3A00373238" target="_blank" >RIV/68407700:21230/23:00373238 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://gitlab.workswell.cz" target="_blank" >https://gitlab.workswell.cz</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Embedded SW knihovna pro detekci osob a zvířat pro automotive využití

Popis výsledku v původním jazyce

Softwarová knihovna implementovaná v jazyce C/C++ pro zajištění detekce definovaných objektů v silničním provozu v termovizním obrazu či video streamu. Knihovna je založena na plaftormě YOLOv8, která mimo jiné definuje strukturu použité neuronové sítě pro vlastní detekci objektů (např. automobilů, osob, cyklistů, apod.). Natrénování neurové sítě bylo provedeno na dostatečně obsáhlém datasetu. Správná funkce byla ověřena na PC, stejně tak na platformě MTM využívající FPGA Zynq UltraScale+. Průměrný čas na zpracování jednoho snímku je závislý na použitém rozlišení. Pro monitoring vytížení jednotlivých jader CPU byla použit nástroj SYSSTAT. Testovány byly celkem tři datasety s různým rozlišením.

Název v anglickém jazyce

Embedded SW library for detecting people and animals for automotive use

Popis výsledku anglicky

A software library implemented in the C/C++ language to ensure the detection of defined body parts in a thermal imaging image or video stream. The library is based on the YOLOv8 platform, which, among other things, defines the structure of the neural network used for self-detection of objects (body parts such as the head, eyes, glasses). The neural network was trained on a sufficiently comprehensive dataset. Correct functionality has been verified on a PC as well as an MTM platform using a Zynq UltraScale+ FPGA. The average time for processing one image depends on the resolution used. The SYSSTAT tool was used to monitor the workload of individual CPU cores. A total of three datasets with different resolutions were tested.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

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

Projekt

<a href="/cs/project/FW03010247" target="_blank" >FW03010247: Vysoce citlivý mikrobolometrický termovizní modul s procesorem pro umělou inteligenci, vysokým rozlišením a širokou škálovatelností</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Interní identifikační kód produktu

FW03010247-V10

Technické parametry

Zdrojový kód napsaný v jazyce C/C++ využívající framework YOLOv8. Lze ji portovat na různé hardwarové vestavné platformy, testy proběhly na OS Ubuntu a Petalinux v případě platformy Zynq UltraScale+. V případě rozlišení 320 x 320 zpracování jednoho snímku se podařilo dosáhnout času 190ms, což odpovídá obnovovací obrazová frekvence 5,3 FPS.

Ekonomické parametry

Software knihovna vytvořená v jazyce C/C++, primárně není určena pro přímý prodej, počítá se s nasazením v zařízeních firmy Workswell pro zvýšení konkurence schopnosti vlastních produktů, které obsahuji hardware s dostatečným výpočetním výkonem. V případě zájmu přímý nákup je možný, nicméně cena se stanoví na základě způsobu licencování a pro každý obchodní případ samostatně. Výsledek je ve spoluvlastnictví firmy Workswell. s.r.o. a ČVUT v Praze. Podíly obou partnerů jsou dány Smlouvou o využití výsledků projektu.

IČO vlastníka výsledku

68407700

Název vlastníka

České vysoké učení technické v Praze