Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

画像情報処理にとってその情報の入口であるイメージセンサの果たす役割は大きい。その高機能化のために、情報抽出などの処理機能を統合した知能化イメージセンサは、極めて小さな画像処理システムを構成するために必須の技術と考えられる。知能化イメージセンサは極小規模である一方で、処理が比較的単純なものに限定される。これに対し、本研究では、多数の知能化イメージセンサを高密度にネットワークで接続し,高度な解析までも可能とするような全体での協調的な処理の基礎検討を行った。仮に通常のイメージセンサを用い映像をそのままネットワークに大量に流し高速な計算機で集中的に処理を行うとした場合、イメージセンサの数が増えていくにつれ、処理速度、通信量が性能のボトルネックにならざるを得ない。このため、センサのネットワーク化による高度な処理のためには、知能化イメージセンサによる情報の入り口での情報抽出処理は不可欠と考えられる。具体的には以下の検討を行った。
-多重解像度スマートセンサの実現:画像へのフィルタリングをセンサ面上にて行い、さらにランダムアクセス(空間可変サンプリング)により必要な画素だけを読み出すことのできるスマートセンサの試作、検証を行った。このセンサにより、読み出しの解像度を粗くから細かくまで瞬時に調整することができる。
-スマートセンサのネットワーク化のためのプラットホームの構築:スマートセンサで取得した画像データをIPネットワークを介して送信することのできるプラットホームを構築した。センサの制御はFPGAにて行い、センサ自身で抽出したり、ネットワークごしに選択された画像データを集中制御のためのサーバーへ送ることができる。25台のプラットホームを構築した。
-画像データの送信制御法の検討:多数のセンサにより広域の画像データの取得を想定し、全てのセンサに対して与えられた帯域の中でどのようにレート制御を行えば良いかという戦略を検討した。

【研究分担者】
浜本隆之	東京理科大学	工学部	講師	(Kakenデータベース)
森川博之	東京大学	大学院・新領域創成科学研究科	助教授	(Kakenデータベース)