論文の概要: An End-to-End Integrated Computation and Communication Architecture for Goal-oriented Networking: A Perspective on Live Surveillance Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01987v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 04:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 14:15:51.884277
• Title: An End-to-End Integrated Computation and Communication Architecture for Goal-oriented Networking: A Perspective on Live Surveillance Video
• Title（参考訳）: ゴール指向ネットワークのためのエンドツーエンド統合型計算・通信アーキテクチャ:ライブ監視ビデオの展望
• Authors: Suvadip Batabyal, Ozgur Ercetin
• Abstract要約: 本研究では,ライブフィードから重要なイベントをリアルタイムに識別するための状況認識ストリーミングを提案する。 提案手法は,2160p (UHD)ビデオに対して,送信機に必要な電力消費量を38.5%削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Real-time video surveillance has become a crucial technology for smart cities, made possible through the large-scale deployment of mobile and fixed video cameras. In this paper, we propose situation-aware streaming, for real-time identification of important events from live-feeds at the source rather than a cloud based analysis. For this, we first identify the frames containing a specific situation and assign them a high scale-of-importance (SI). The identification is made at the source using a tiny neural network (having a small number of hidden layers), which incurs a small computational resource, albeit at the cost of accuracy. The frames with a high SI value are then streamed with a certain required Signal-to-Noise-Ratio (SNR) to retain the frame quality, while the remaining ones are transmitted with a small SNR. The received frames are then analyzed using a deep neural network (with many hidden layers) to extract the situation accurately. We show that the proposed scheme is able to reduce the required power consumption of the transmitter by 38.5% for 2160p (UHD) video, while achieving a classification accuracy of 97.5%, for the given situation.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムビデオサーベイランスは、モバイルおよび固定ビデオカメラの大規模展開を通じて、スマートシティにとって重要な技術となっている。 本稿では,クラウドベースの分析ではなく,ソースのライブフィードから重要なイベントをリアルタイムに識別する,状況対応型ストリーミングを提案する。 そこで我々はまず,特定の状況を含むフレームを識別し,それらを高尺度(SI)に割り当てる。 この識別は(少数の隠れた層を持つ)小さなニューラルネットワークを使用してソースで行われ、精度の犠牲はあるものの、小さな計算リソースを発生させる。 高いSI値のフレームは、フレーム品質を維持するために所要のSNR(Signal-to-Noise-Ratio)でストリームされ、残りのフレームは小さなSNRで送信される。 受信されたフレームはディープニューラルネットワーク(多くの隠れレイヤを含む)を使用して分析され、状況を正確に抽出する。 提案手法は,2160p (uhd) 映像に対して, 送信機に必要な消費電力を38.5%削減できると同時に, 97.5%の識別精度が得られることを示した。

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