---

Применение аппаратных нейроускорителей для интеллектуального анализа данных на периферии

Вернуться к списку проектовНа главную страницу курса

Заказчик

Баженов Никита Александрович. Эл.почта: bazhenov@cs.petrsu.ru

Инструктор

Аннотация проекта

Распознавание большого количества данных в видеопотоках с нескольких видеокамер требует большого количества ресурсов и энергии. Аппаратные нейроускорители позволяют организовать такое распознавание на тензорном процессоре (TPU, Tensor Processing Unit), позволяя эффективно распределять вычислительные объёмы ресурсов между CPU, GPU, TPU. Наиболее востребованными задачами является проектирование и реализация распознавания человеческой активности (HAR, Human Activity Recognition - предоставление информации о физической активности человека и обнаружение простых/сложных действий в реальном времени при взаимодействии с объектами окружающей среды). В качестве инструментов предлагается использование технологий wrnchAI, OpenPose, PoseNet для организации периферийных вычислений на одном из нейроускорителей (например, Google Coral Edge TPU).

Первичные требования

Разработчики

1. Логвинов Кирилл Александрович, 22307
2. Чернышов Александр Сергеевич, 22307
3. Кустов Дмитрий Сергеевич, 22307
4. Дуплий Дмитрий Олегович, 22307
5. Диков Евгений Алексеевич, 22307
6. Михайлов Игорь Валентинович, 22307

---