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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 16:40 エッジシステムでの物体検出における電力・エネルギー最適化 ○高 せい鐸・清水 徹（東洋大）  SIS2025-66 |
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| 抄録 | （和） | 物体検知は監視や防犯などの分野で広く利用されており，IoTカメラシステムへの応用も進んでいる．一方で，エッジシステムでは消費電力の低減が重要な課題であり，物体検知処理の常時実行はエネルギー消費の増大を招く．本研究では，IoTカメラシステムを想定し，Raspberry Pi 5（RP5）およびAIアクセラレータ（Hailo AI HAT+）を用いて，物体検出処理の電力・エネルギー最適化を検討した．また一定処理量に対する総消費エネルギー（Ws）を評価した．300枚の画像を用いた評価の結果，AIアクセラレータの導入により処理時間は約15倍短縮され，総消費エネルギーは約94%削減された．また，動作電圧を低下させることで，性能低下を抑えつつ顕著な省エネルギー効果が得られることを示した．要求されるFPS性能が低い条件下での低電力化方針についても言及する． |
| （英） | Object detection is widely used in surveillance and IoT camera systems, but continuous execution on edge devices leads to high energy consumption. This study investigates power and energy optimization of object detection on an edge system using a Raspberry Pi 5 and an AI accelerator (Hailo AI HAT+). Total energy consumption (Ws) for a fixed workload is used as the evaluation metric. Experimental results with a Yolov11n model show that the AI accelerator reduces inference time by about 15 times and total energy consumption by approximately 94%. Voltage scaling is shown to be more effective than frequency scaling for energy reduction. This refers to the fact that it has revealed how to reduce power consumption when low FPS performance is required. | |
| キーワード | （和） | エッジAI / 物体検出 / 消費電力 / エネルギー最適化 / Raspberry Pi / / / |
| （英） | Edge AI / Object Detection / Energy Consumption / Power Optimization / Raspberry Pi / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 393, SIS2025-66, pp. 44-49, 2026年3月. | |
| 資料番号 | SIS2025-66 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (SIS) | |
| 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 | SIS2025-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 埼玉大学 大久保キャンパス |
| 開催地（英） | Ohkubo Campus, Saitama University |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2026-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジシステムでの物体検出における電力・エネルギー最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Power and Energy Optimization for Object Detection in Edge Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジAI / Edge AI |
| キーワード(2)（和/英） | 物体検出 / Object Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 消費電力 / Energy Consumption |
| キーワード(4)（和/英） | エネルギー最適化 / Power Optimization |
| キーワード(5)（和/英） | Raspberry Pi / Raspberry Pi |
| 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） | 高 せい鐸 / Chengduo Gao / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 徹 / Toru Shimizu / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 16:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-66 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | pp.44-49 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-26 (SIS) |
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