Smart Vision Sensor: Towards a High-Performance Region-Aware Reconfigurable Edge-Centric Computing Model.
저자
발행사항
Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
학위수여대학
University of Florida Electrical and Computer Engineering
수여연도
2021
작성언어
영어
주제어
학위
Ph.D.
페이지수
129 p.
지도교수/심사위원
Advisor: Bobda, Christophe.
The astounding development of optical sensing imaging technology, coupled with the impressive improvements in object detection, has increased our ability to understand and extract information from scenic events. However, real-time detection in large-scale remote sensing images remains a challenging task due to the computationally expensive processing of large numbers of pixels. Here, the transfer and processing of non-relevant image pixels act as a bottleneck on the entire system. This work proposes a highly parallel smart-sensing imaging system with an event-driven processing mechanism that can provide real-time performance for intensive computer vision algorithms in high-definition captures to address these problems. The proposed architecture mimics the concepts of biological vision systems to develop efficient data propagation from the sensor to the processor with low power consumption. Event-based processing is widely adopted for low power consumption and data volume reduction, but the pixel-level information is not enough to define a true event. We investigate the actual events in a broader range to recognize a region of interest. Applying the region-based processing method, we develop a hierarchical computational model that begins at the pixel level. Besides, edge computing has been getting tremendous attention over the years with the expansion of computer vision and artificial intelligence. These operations are performed in the cloud. The hierarchical processing aims to bring low-level feature extraction to high-level inference computation directly at the focal plane of the image sensor and enables sensor or chip-level information generation. The region-based processing leverages biological vision systems to reduce power consumption and enable high-speed operation at the edge. Hence, edge-centric processing manifests high-performance computing by executing time-critical applications.Furthermore, the sensor-level information creation is a security threat, and this research also investigates the security vulnerabilities at the edge platform by developing a protection scheme against potential attackers. In our research, we evaluate the design in FPGA and ASIC platforms and apply different low-power techniques to keep the overall power consumption low. Simulation results show that the design has more area overhead (adding logic with image processing) but experiences significant throughput.
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