Edge Computing Enabled Real-Time Video Analysis via Adaptive Spatial-Temporal Semantic Filtering

Основні поняття

Proposing a novel edge computing system for real-time video analysis with adaptive spatial-temporal semantic filtering to maximize processing rate and accuracy.

Анотація

Introduces a system with TAODM and ROIM modules for offloading decisions and configurations.
Investigates real-time video analysis with edge servers and fluctuating network conditions.
Proposes a DDQN-CMAB framework for optimal performance.
Simulations show superiority over benchmarks in processing rate, accuracy, and latency.

Статистика

"DCRL improves the processing rate by up to 66.3% compared to F-B."
"TAODM first observes the state st ∈ St from the environment and selects the best action a∗ t ∈ At for maximizing the action-value function."
"For each context e ∈ E and configuration g ∈ G, we define MAB reward Re,g as Re,g = R · 1(et = e ∧ gt = g)."

Цитати

"A novel edge computing enabled real-time video analysis system based on spatial-temporal semantic filtering is proposed."
"Simulations are conducted to examine the performance of the proposed DCRL framework on the multi-camera pedestrian video dataset."

Ключові висновки, отримані з

Edge Computing Enabled Real-Time Video Analysis via Adaptive Spatial-Temporal Semantic Filtering

by Xiang Chen,W... о arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18927.pdf

Глибші Запити

어떻게 제안된 시스템이 실시간으로 변화하는 네트워크 조건에 적응할 수 있을까요?

제안된 시스템은 실시간 비디오 분석을 위해 DDQN과 CMAB를 결합한 DCRL 프레임워크를 활용하여 네트워크 조건의 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이 프레임워크는 상위 계층인 TAODM이 해시 유사성, 대역폭, 추적 복잡성 및 연속 추적 시간을 관찰하고 오프로딩 결정을 내린 후, 하위 계층인 ROIM이 정보 밀도와 대역폭을 관찰하고 각 블록의 구성을 결정함으로써 네트워크 조건에 맞게 실시간으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 조건의 변화에 빠르게 대응하여 최적의 성능을 유지할 수 있습니다.

어떤 한계가 실시간 비디오 분석을 위해 엣지 컴퓨팅에 의존하는 데 있을 수 있을까요?

엣지 컴퓨팅을 실시간 비디오 분석에 의존하는 것은 몇 가지 잠재적인 한계가 있을 수 있습니다. 첫째, 엣지 디바이스의 제한된 자원으로 인해 복잡한 비디오 분석 작업을 로컬에서 처리하는 것이 어려울 수 있습니다. 둘째, 엣지 서버와의 통신에 따른 지연 문제가 발생할 수 있으며, 특히 네트워크 조건이 불안정할 때 이로 인한 성능 하락이 발생할 수 있습니다. 또한, 엣지 서버의 처리 능력이 한정되어 있을 경우 대규모 비디오 데이터를 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.

DDQN 및 CMAB의 개념을 비디오 분석 이외의 엣지 컴퓨팅 응용 프로그램에 어떻게 적용할 수 있을까요?

DDQN과 CMAB는 비디오 분석 외에도 다양한 엣지 컴퓨팅 응용 프로그램에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 시티에서는 DDQN을 사용하여 교통 데이터를 실시간으로 분석하고 교통 흐름을 최적화하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, CMAB를 사용하여 스마트 홈 시스템에서 에너지 사용량을 최적화하고 가정 내 스마트 기기의 구성을 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 방식으로 DDQN과 CMAB는 다양한 엣지 컴퓨팅 응용 프로그램에서 최적의 의사 결정을 내리는 데 활용될 수 있습니다.