論文の概要: Towards Live Video Analytics with On-Drone Deeper-yet-Compatible Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06263v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 16:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 15:02:17.421425
• Title: Towards Live Video Analytics with On-Drone Deeper-yet-Compatible Compression
• Title（参考訳）: On-Drone Deeper-yet-Compatible Compressionを用いたライブビデオ分析
• Authors: Junpeng Guo and Chunyi Peng
• Abstract要約: DCCは、ドローンからエッジにストリーミングされたビデオを圧縮する重要な技術的問題に取り組む。 我々は,DCCを車両検出の実証的な応用として試作し,その効率性を代表シナリオで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.862839448218844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present DCC(Deeper-yet-Compatible Compression), one enabling technique for real-time drone-sourced edge-assisted video analytics built on top of the existing codec. DCC tackles an important technical problem to compress streamed video from the drone to the edge without scarifying accuracy and timeliness of video analytical tasks performed at the edge. DCC is inspired by the fact that not every bit in streamed video is equally valuable to video analytics, which opens new compression room over the conventional analytics-oblivious video codec technology. We exploit drone-specific context and intermediate hints from object detection to pursue adaptive fidelity needed to retain analytical quality. We have prototyped DCC in one showcase application of vehicle detection and validated its efficiency in representative scenarios. DCC has reduced transmission volume by 9.5-fold over the baseline approach and 19-683% over the state-of-the-art with comparable detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,既存のコーデック上に構築されたリアルタイムドローンによるエッジ支援ビデオ解析を実現するDCC(Deeper-yet-Compatible Compression)を提案する。 dccは、ドローンからエッジにストリーミングされたビデオを圧縮する重要な技術的問題に取り組んでいる。 DCCは、ストリーミングされたビデオのすべてのビットがビデオ分析に等しく価値があるわけではないという事実にインスパイアされている。 ドローン特有のコンテキストとオブジェクト検出からの中間ヒントを利用して、分析品質を維持するために必要な適応的忠実度を追求する。 車両検出の実証的な応用としてDCCを試作し,その効率性を代表シナリオで検証した。 DCCは、ベースラインアプローチで9.5倍、最先端の精度で19-683%の伝送量を削減した。

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