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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-26 15:00 ［ポスター講演］エッジAIによるハンドポーズ認識システムについての一検討 ○永峰智弘・川喜田佑介（神奈川工科大）  SRW2021-45 SeMI2021-44 CNR2021-19 |
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| 抄録 | （和） | 著者らは，エッジAIによってハンドポーズを認識し，スマートロックの解錠・施錠に利用するシステムを開発している．本稿では，機械学習によるハンドポーズ認識をエッジAIで行う際の課題について報告する．エッジAIでハンドポーズ認識際のメモリ使用量の実測によって，主に機械学習モデルの読み込みや保存を行う箇所でメモリを大きく使用し，エッジAI単体ではメモリ不足に陥ることが明らかになった．また，メモリだけでなく電力もmicroUSBケーブルによる給電では足りず，より電力の高いACアダプタによる給電の必要となること，環境構築を行う際に必要な条件等についても判明した． |
| （英） | We are developing a system that uses edge AI to recognize hand poses and use them to unlock and lock smart locks. In this paper, we report on the challenges of hand pose recognition by machine learning on edge devices. By measuring the amount of memory used for machine learning on the edge device, we found that the memory is mainly used for manipulating the machine learning model, and that the edge device alone runs out of memory. In addition, we found out that the microUSB cable is not sufficient to supply not only memory but also voltage when performing machine learning, and that it is necessary to use an AC adapter with a higher voltage to supply power. | |
| キーワード | （和） | エッジデバイス / エッジ AI / ハンドポーズ / 機械学習 / / / / |
| （英） | Edge Device / Edge AI / Hand Pose / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 266, SeMI2021-44, pp. 50-51, 2021年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2021-44 | |
| 発行日 | 2021-11-18 (SRW, SeMI, CNR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SRW2021-45 SeMI2021-44 CNR2021-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2021-11-25 - 2021-11-26 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 (予定) |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2021-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジAIによるハンドポーズ認識システムについての一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A consideration of a hand pose recognition system using edge AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジデバイス / Edge Device |
| キーワード(2)（和/英） | エッジ AI / Edge AI |
| キーワード(3)（和/英） | ハンドポーズ / Hand Pose |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永峰 智弘 / Tomohiro Nagamine / ナガミネ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川喜田 佑介 / Yuusuke Kawakita / カワキタ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-26 15:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SRW2021-45, SeMI2021-44, CNR2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.265(SRW), no.266(SeMI), no.267(CNR) |
| ページ範囲 | pp.63-64(SRW), pp.50-51(SeMI), pp.40-41(CNR) |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-11-18 (SRW, SeMI, CNR) |
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