SYSTEMS AND METHODS FOR LOW-POWER, REAL-TIME OBJECT DETECTION

• Main Authors: WANG, Kuipeng, KOU, Haofeng, WANG, Xuejun, BAO, Yingze, KANG, Le
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 02.01.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

Described herein are systems and methods for object detection to achieve hard real-time performance with low latency. Real-time object detection frameworks are disclosed. In one or more embodiments, a framework comprises a first CPU core, a second CPU core, and a plurality of shaves. In one or more embodiments, the first CPU core handles general CPU tasks, while the second CPU core handles the image frames from a camera sensor and computation task scheduling. In one or more embodiments, the scheduled computation tasks are implemented by the plurality of shaves using at least one object-detection model to detect an object in an image frame. In one or more embodiments, computation results from the object-detection model with a higher detection probability is used to form an output for object detection. In one or more embodiments, the object-detection models share some parameters for smaller size and higher implementing speed. L'invention concerne des systèmes et des procédés de détection d'objet permettant d'obtenir des performances matérielles en temps réel avec une faible latence. L'invention concerne également des cadres de détection d'objets en temps réel. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un cadre comprend un premier cœur de CPU, un deuxième cœur de CPU et une pluralité de processeurs SHAVE. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le premier cœur de CPU traite des tâches de CPU générales, tandis que le deuxième cœur de CPU traite les trames d'image provenant d'un capteur de caméra et la planification de tâches de calcul. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les tâches de calcul planifiées sont mises en œuvre par la pluralité de processeurs SHAVE en utilisant au moins un modèle de détection d'objet pour détecter un objet dans une trame d'image. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, des résultats de calcul provenant du modèle de détection d'objet avec une probabilité de détection supérieure sont utilisés pour former une sortie pour la détection d'objet. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les modèles de détection d'objet partagent certains paramètres pour une taille plus petite et une vitesse de mise en œuvre plus rapide.