자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한태스크 오프로딩 적용에 관한 연구 (A Study on the Application of Task Offloading for Real-Time Object Detection in Resource-Constrained Devices)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 / 12권 / 12호 / 363 ~ 370페이지
· 저자명 : 장신원, 홍용근

초록

도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다.
본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다.
높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.

영어초록

Object detection technology that accurately recognizes the road and surrounding conditions is a key technology in the field ofautonomous driving. In the field of autonomous driving, object detection technology requires real-time performance as well as accuracyof inference services. Task offloading technology should be utilized to apply object detection technology for accuracy and real-time onresource-constrained devices rather than high-performance machines. In this paper, experiments such as performance comparison oftask offloading, performance comparison according to input image resolution, and performance comparison according to camera objectresolution were conducted and the results were analyzed in relation to the application of task offloading for real-time object detectionof autonomous driving in resource-constrained devices. In this experiment, the low-resolution image could derive performanceimprovement through the application of the task offloading structure, which met the real-time requirements of autonomous driving. Thehigh-resolution image did not meet the real-time requirements for autonomous driving due to the increase in communication time, althoughthere was an improvement in performance. Through these experiments, it was confirmed that object recognition in autonomous drivingaffects various conditions such as input images and communication environments along with the object recognition model used.

참고자료

· 없음