Core Concepts
提案されたシステムは、リアルタイムのビデオ解析を可能にし、高い精度で物体検出を実現する。
Abstract
この論文では、エッジコンピューティングを活用した新しいリアルタイムビデオ解析システムが提案されています。このシステムは、追跡支援物体検出モジュール(TAODM)と興味領域モジュール(ROIM)から構成されており、動画フレームの処理方法や解像度などを適応的に決定します。TAODMとROIMは連携して作用し、繰り返し空間-時間セマンティック情報をフィルタリングして処理速度を最大化しながら高いビデオ解析精度を確保します。提案されたソリューションの性能評価のために広範なシミュレーションが行われ、他の手法よりも優れた結果が示されました。
Stats
τ ∈ {5.6e−4, 6.25e−4, 6.5e−4} MB/Pixel
εddqn = 0.3, εcmab = 0.3, ρ = 10, σ = 5
f edge : f device = 2 : 1
Quotes
"Unlike most existing works, this paper investigates the real-time video analysis systems where the intelligent visual device connects to the edge server through a wireless network with fluctuating network conditions."
"With the fast burgeoning of the Internet of Things (IoT), intelligent visual devices have encouraged the emergence of far-reaching innovative mobile applications."
"Aiming to solve the above problems, we study a long-term semantic-filtering offloading optimization problem to maximize the processing rate and detection accuracy under time-varying network conditions."