利用硬體加速器在RISC-V平台實現智慧手勢識別之研究
| dc.contributor | 黃文吉 | zh_TW |
| dc.contributor | Hwang, Wen-Jyi | en_US |
| dc.contributor.author | 田敬瑄 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Tien, Ching-Hsuan | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-12-17T03:37:28Z | |
| dc.date.available | 2029-08-13 | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | 隨著手勢辨識技術在多媒體娛樂和智慧家電控制等領域的廣泛應用，隱私保護和低延遲推論速度已成為提升用戶體驗的關鍵因素。邊緣計算，由於其能在本地設備上即時處理數據，強化了數據的隱私保護並顯著減少數據傳輸和處理的延時，因而被重視。本研究開發的智慧手套手勢辨識系統採用開源的RISC-V指令集架構SoC，並在FPGA平台上實現了低成本及高效能的部署。透過整合Gemmini硬體加速器，本系統顯著提升了邊緣設備的計算效能及模型的推論速度。實驗結果顯示，配備硬體加速器的SoC相較於未搭載加速器的SoC，推論速度提升達55倍，同時維持了手勢識別的高準確度。該邊緣系統的實施不僅確保了用戶數據的安全，也通過硬體加速器顯著降低了推論時間，進一步提升了用戶體驗。本研究證明了開源技術和硬體加速器在邊緣計算領域的有效性，為未來智慧裝置的技術進步提供了一個經濟且高效的解決方案。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | none | en_US |
| dc.description.sponsorship | 資訊工程學系 | zh_TW |
| dc.identifier | 61147057S-46237 | |
| dc.identifier.uri | https://etds.lib.ntnu.edu.tw/thesis/detail/c4437cfe138a00a3edb3796fd29bfa33/ | |
| dc.identifier.uri | http://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/123730 | |
| dc.language | 中文 | |
| dc.subject | 手勢辨識 | zh_TW |
| dc.subject | 邊緣運算 | zh_TW |
| dc.subject | 硬體加速器 | zh_TW |
| dc.subject | 神經網路模型 | zh_TW |
| dc.subject | none | en_US |
| dc.title | 利用硬體加速器在RISC-V平台實現智慧手勢識別之研究 | zh_TW |
| dc.title | Research on Implementing Smart Gesture Recognition Using Hardware Accelerators on the RISC-V Platform | en_US |
| dc.type | 學術論文 |