Real-time human detection application
Progettazione e implementazione di un’applicazione di rilevamento in tempo reale utilizzando Zynq UltraScale+ MPSoC
La capacità di eseguire elaborazioni in tempo reale e a bassa latenza all’edge è sempre più importante per una vasta gamma di applicazioni, dai veicoli autonomi alla robotica e ai sistemi di sorveglianza intelligente.
L’elaborazione all’edge è richiesta per quattro motivi principali: disponibilità, latenza, sicurezza e determinismo; inoltre non è sempre possibile garantire la connessione al servizio cloud e anche i tempi di elaborazione e il processo decisionale per i dati sensibili nel cloud aumenteranno la latenza e diminuiranno il determinismo della risposta rendendola inadatta a decisioni critiche per la sicurezza in tempo reale.
In caso contrario, l’Edge Processing affronta le sfide di disponibilità, latenza e determinismo. Tuttavia, può presentare ulteriori sfide poiché, normalmente, la potenza di calcolo disponibile all’edge è molto inferiore a quella disponibile nel cloud.
L’obiettivo sarà affrontare le sfide a bassa potenza e prestazioni elevate di un sistema di elaborazione perimetrale che implementa un’applicazione di rilevamento in tempo reale utilizzando un dispositivo Zynq UltraScale+ MPSoC per esplorare le potenzialità di tali dispositivi.
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Conoscenze richieste
- Sviluppo FPGA (VHDL o Verilog)
- C/C++ o Python.
La conoscenza di Linux e un background AI è considerato un plus
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Area
- Laurea Magistrale in Informatica, Laurea Magistrale in Elettronica, Laurea Magistrale in Meccatronica.
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Note
- La tesi sarà svolta presso la sede aziendale
- Per le caratteristiche di interdisciplinarità del progetto, la tesi potrà essere eventualmente svolta da due candidati con competenze complementari
- Si prevede un impegno di circa 6 mesi
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Se sei interessato alla nostra proposta, candidati inviando un CV ed un piano di studi con relative votazioni a: stefano.gurrieri@roj.com andrea.pizzato@roj.com |