論文の概要: Efficient Pipelines for Vision-Based Context Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00427v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 05:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 00:03:09.212672
• Title: Efficient Pipelines for Vision-Based Context Sensing
• Title（参考訳）: 視覚に基づくコンテキストセンシングのための効率的なパイプライン
• Authors: Xiaochen Liu
• Abstract要約: 世界中の視界源が出現しており、カメラは道路、社内、モバイルプラットフォームに設置できる。 しかし、ビジョンデータ収集と分析は今でも非常に手作業で行われている。 今日の視覚ベースのコンテキストセンシングシステムには3つの大きな課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24366811507669117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context awareness is an essential part of mobile and ubiquitous computing. Its goal is to unveil situational information about mobile users like locations and activities. The sensed context can enable many services like navigation, AR, and smarting shopping. Such context can be sensed in different ways including visual sensors. There is an emergence of vision sources deployed worldwide. The cameras could be installed on roadside, in-house, and on mobile platforms. This trend provides huge amount of vision data that could be used for context sensing. However, the vision data collection and analytics are still highly manual today. It is hard to deploy cameras at large scale for data collection. Organizing and labeling context from the data are also labor intensive. In recent years, advanced vision algorithms and deep neural networks are used to help analyze vision data. But this approach is limited by data quality, labeling effort, and dependency on hardware resources. In summary, there are three major challenges for today's vision-based context sensing systems: data collection and labeling at large scale, process large data volumes efficiently with limited hardware resources, and extract accurate context out of vision data. The thesis explores the design space that consists of three dimensions: sensing task, sensor types, and task locations. Our prior work explores several points in this design space. We make contributions by (1) developing efficient and scalable solutions for different points in the design space of vision-based sensing tasks; (2) achieving state-of-the-art accuracy in those applications; (3) and developing guidelines for designing such sensing systems.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト認識は、モバイルおよびユビキタスコンピューティングの重要な部分である。 その目標は、位置情報やアクティビティなどのモバイルユーザに関する状況情報を公開することだ。 sensed contextはナビゲーション、ar、スマートショッピングといった多くのサービスを可能にする。 このようなコンテキストは視覚センサーを含む様々な方法で認識することができる。 世界中に展開するビジョンソースが出現している。 カメラは道路、社内、およびモバイルプラットフォームに設置できる。 この傾向は、コンテキストセンシングに使用できる膨大な量の視覚データを提供する。 しかし、ビジョンデータ収集と分析は今でも非常に手作業で行われている。 データ収集には大規模なカメラの配備が困難である。 データからのコンテキストの整理とラベリングも、労働集約的です。 近年では、高度な視覚アルゴリズムとディープニューラルネットワークが視覚データの解析に利用されている。 しかし、このアプローチはデータ品質、ラベル付けの労力、ハードウェアリソースへの依存によって制限される。 要約すると、今日のビジョンベースのコンテキストセンシングシステムには、データ収集と大規模ラベリング、限られたハードウェアリソースで大規模なデータボリュームを効率的に処理し、ビジョンデータから正確なコンテキストを抽出するという3つの大きな課題がある。 この論文は、センシングタスク、センサタイプ、タスクロケーションという3つの次元からなるデザイン空間を探求している。 私たちの以前の仕事は、このデザインスペースのいくつかのポイントを探求しています。 我々は,(1)視覚に基づくセンシングタスクの設計空間における様々な点に対する効率的かつスケーラブルなソリューションの開発,(2)これらのアプリケーションにおける最先端の精度の実現,(3)そのようなセンシングシステムを設計するためのガイドラインの開発によって貢献する。

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