論文の概要: Distributed CNN Inference on Resource-Constrained UAVs for Surveillance
Systems: Design and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11013v1
- Date: Sun, 23 May 2021 20:19:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-26 07:47:03.496748
- Title: Distributed CNN Inference on Resource-Constrained UAVs for Surveillance
Systems: Design and Optimization
- Title（参考訳）: サーベイランスシステムのための資源制約付きUAVの分散CNN推論:設計と最適化
- Authors: Mohammed Jouhari, Abdulla Al-Ali, Emna Baccour, Amr Mohamed, Aiman
Erbad, Mohsen Guizani, Mounir Hamdi
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、広い地域をカバーし、困難で危険な目標地域にアクセスする能力のため、ここ数年で大きな関心を集めている。
コンピュータビジョンと機械学習の進歩により、UAVは幅広いソリューションやアプリケーションに採用されている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、それらがオンボードで実行されるのを防ぐ、より深く複雑なモデルに向かって進んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.9909417652678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have attracted great interest in the last few
years owing to their ability to cover large areas and access difficult and
hazardous target zones, which is not the case of traditional systems relying on
direct observations obtained from fixed cameras and sensors. Furthermore,
thanks to the advancements in computer vision and machine learning, UAVs are
being adopted for a broad range of solutions and applications. However, Deep
Neural Networks (DNNs) are progressing toward deeper and complex models that
prevent them from being executed on-board. In this paper, we propose a DNN
distribution methodology within UAVs to enable data classification in
resource-constrained devices and avoid extra delays introduced by the
server-based solutions due to data communication over air-to-ground links. The
proposed method is formulated as an optimization problem that aims to minimize
the latency between data collection and decision-making while considering the
mobility model and the resource constraints of the UAVs as part of the
air-to-air communication. We also introduce the mobility prediction to adapt
our system to the dynamics of UAVs and the network variation. The simulation
conducted to evaluate the performance and benchmark the proposed methods,
namely Optimal UAV-based Layer Distribution (OULD) and OULD with Mobility
Prediction (OULD-MP), were run in an HPC cluster. The obtained results show
that our optimization solution outperforms the existing and heuristic-based
approaches.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、大規模な地域をカバーし、困難で危険なターゲットゾーンにアクセスできることから、ここ数年で大きな関心を集めている。
さらに、コンピュータビジョンと機械学習の進歩により、UAVは幅広いソリューションやアプリケーションに採用されている。
しかし、ディープニューラルネットワーク(DNN)は、それらがオンボードで実行されるのを防ぐ、より深く複雑なモデルに向かって進んでいる。
本稿では,UAV内のDNN分散手法を提案し,資源制約されたデバイスにおけるデータ分類を可能にし,空対地リンク上のデータ通信によるサーバベースのソリューションによる追加遅延を回避する。
提案手法は,空対空通信の一環として,UAVの移動モデルと資源制約を考慮して,データ収集と意思決定の遅延を最小化する最適化問題として定式化されている。
また,我々のシステムをuavのダイナミクスやネットワークの変動に適応させるために,モビリティ予測を導入する。
提案手法であるOULD(Optimal UAV-based Layer Distribution)とOULD with Mobility Prediction(OULD-MP)をHPCクラスタで実行した。
その結果,提案手法は既存およびヒューリスティックなアプローチよりも優れていることがわかった。
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