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RTI2018-097088-B-C31

Financiado

TECNOLOGIAS DE VISION HABILITANTES PARA TRANSPORTE INTELIGENTE INTEGRADO

ESTE SUBPROYECTO ES PARTE DE UN AMBICIOSO PLAN PARA LA IMPLEMENTACION EFICIENTE DE SISTEMAS DE VISION EMPOTRADOS EN EL AMBITO DEL TRANSPORTE INTELIGENTE, EL PROCESAMIENTO DE IMAGENES, EL RECONOCIMIENTO DE OBJETOS Y LA INTERPRETACI... ver más

01/01/2018

CSIC

145K€

Presupuesto del proyecto: 145K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 145K€

Descripción del proyecto ESTE SUBPROYECTO ES PARTE DE UN AMBICIOSO PLAN PARA LA IMPLEMENTACION EFICIENTE DE SISTEMAS DE VISION EMPOTRADOS EN EL AMBITO DEL TRANSPORTE INTELIGENTE, EL PROCESAMIENTO DE IMAGENES, EL RECONOCIMIENTO DE OBJETOS Y LA INTERPRETACION AUTOMATICA DE LA ESCENA REPRESENTAN UNA CARGA COMPUTACIONAL DESBORDANTE, EL ESCENARIO DE APLICACION ELEGIDO, ADEMAS, INTRODUCE UNAS RESTRICCIONES MUY DURAS CON RESPECTO AL PERFIL FISICO DE LOS SISTEMAS Y EL CONSUMO DE POTENCIA,NUESTRA CONTRIBUCION VA A CENTRARSE EN EL PLANO SENSOR Y EN LA ARQUITECTURA DE PROCESAMIENTO PARA LA INFERENCIA EN APRENDIZAJE PROFUNDO, POR UN LADO VAMOS A EXTENDER LAS PRESTACIONES DE LOS SENSORES DE IMAGEN, EN EL CAMPO DE LA AUTOMOCION, EXISTE UNA DEMANDA CAPACIDADES SENSORAS EXCEPCIONALES EN TERMINOS DE RANGO DINAMICO, VISION CON BAJA ILUMINACION Y PRECISION EN LA ESTIMACION DE LAS DISTANCIAS, PARA RESPONDER A ESTA DEMANDA, VAMOS A TRABAJAR EN EL DESARROLLO DE CANALES DE LECTURA DE MUY BAJO RUIDO Y EN EL DISEÑO DE CONVERTIDORES ANALOGICO-DIGITALES PARA SENSORES DE IMAGEN, VAMOS A DESARROLLAR TAMBIEN UN PROTOTIPO DE SENSOR DE IMAGEN CMOS BASADO EN SPADS, ADEMAS DE ESTO, COMO SE MENCIONARA MAS ADELANTE A LO LARGO DE LA PROPUESTA CIENTIFICA, EL OBJETIVO FINAL DE LA DETECCION DE IMAGENES ES LA EXTRACCION DE LA INFORMACION RELEVANTE DEL ESTIMULO VISUAL, APROVECHANDO LAS CORRELACIONES ESPACIALES Y TEMPORALES PODEMOS DERIVAR TECNICAS PARA EXTRAER ESTA INFORMACION, DESCARTANDO LOS DATOS IRRELEVANTES EN LAS PRIMERAS ETAPAS DE LA VISION, LO CUAL PUEDE TENER UN IMPACTO IMPORTANTE EN LA EFICIENCIA ENERGETICA DEL SISTEMA, EN ESTE SENTIDO VAMOS A TRABAJAR EN TECNICAS DE MUESTREO COMPRESIVO DE LA IMAGEN Y EN LA DESCRIPCION POR EVENTOS A PARTIR DEL CALCULO LOCAL DE CONTRASTES TEMPORALES Y ESPACIALES, QUEREMOS LLEGAR A CONSIDERAR TECNICAS DE EXTRACCION DE INFORMACION SIN ESPERAR A LA FORMACION DE LA IMAGEN, LO QUE HA VENIDO A LLAMARSE IMAGEN CUANTICA, TODOS ESTOS AVANCES SE CONCRETARAN TAMBIEN EN UN CHIP PROTOTIPO COMO PRUEBA DE CONCEPTO,EN EL TERRENO DEL PROCESAMIENTO DE IMAGENES, LA APLICACION DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNNS) Y EL APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) ES UNA TENDENCIA MUNDIAL, SE TRATA DE TECNICAS, EN CIERTOS ASPECTOS, SUPERADORAS DEL ENFOQUE TRADICIONAL EN LA VISION POR COMPUTADOR, QUE ESTA BASADO EN LA EXTRACCION DE CARACTERISTICAS PRESCRITAS A PRIORI, EN EL APRENDIZAJE PROFUNDO SIN EMBARGO LAS CARACTERISTICAS DE BAJO, MEDIO Y ALTO NIVEL SON TAMBIEN APRENDIDAS, EL EXITO DE LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS SE DEBE A LA EXISTENCIA DE CONJUNTOS DE DATOS SUFICIENTES PARA UN BUEN ENTRENAMIENTO Y A LA DISPONIBILIDAD DE UNA GRAN CAPACIDAD DE COMPUTO A UN COSTE RAZONABLE, NO OBSTANTE, LA INCORPORACION DEL APRENDIZAJE PROFUNDO A LOS SISTEMAS DE VISION EMPOTRADOS SIGUE SIENDO UN RETO IMPORTANTE, DEBIDO PRINCIPALMENTE A LA ESCASEZ DE RECURSOS, EN ESTE PROYECTO VAMOS A EVALUAR DIFERENTES PLATAFORMAS CON EL FIN DE ESTABLECER SUS BONDADES Y LIMITACIONES, PROPONDREMOS AJUSTES DE LAS REDES, SIMPLIFICACIONES DE SU ESTRUCTURA INTERNA E INCLUSO DISEÑAREMOS ARQUITECTURAS ADAPTADAS PARA LA ACELERACION DE LAS OPERACIONES MAS RECURRENTES PARA LLEGAR A UNA IMPLEMENTACION EFICIENTE DE LA INFERENCIA,FINALMENTE, EN PARALELO CON ESTE TRABAJO Y COMO CONTRIBUCION AL ESQUEMA GENERAL DEL PROYECTO, VAMOS A DESARROLLAR LOS MODELOS QUE PERMITAN LA SIMULACION MULTI-NIVEL Y LA OPTIMIZACION MULTI-PARAMETRICA DEL SISTEMA, CON ENFASIS EN LAS DESVIACIONES INTRODUCIDAS POR LA IMPLEMENTACION HARDWARE, SENSORES DE IMAGEN\SENSORES DE TIEMPO DE VUELO\REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES\APRENDIZAJE PROFUNDO\SISTEMAS DE VISIÓN EMBEBIDOS\RECOLECCIÓN DE ENERGÍA

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