論文の概要: A Pervasive Framework for Human Detection and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11170v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 08:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 03:37:37.377052
• Title: A Pervasive Framework for Human Detection and Tracking
• Title（参考訳）: 人間検出と追跡のための広汎性フレームワーク
• Authors: Fesatidis Georgios, Bratsos Dimitrios, Kostas Kolomvatsos
• Abstract要約: そこで我々は,対応する軌道を追従するアルゴリズムを伴って,人間の検出のための2つのモデルを提案する。 本評価は,組込みデバイスでモデルを実行するための要求を提示しながら,モデルの精度を同定することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.863638253070439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of the Edge Computing (EC) leads to a huge ecosystem where numerous nodes can interact with data collection devices located close to end users. Human detection and tracking can be realized at edge nodes that perform the surveillance of an area under consideration through the assistance of a set of sensors (e.g., cameras). Our target is to incorporate the discussed functionalities to embedded devices present at the edge keeping their size limited while increasing their processing capabilities. In this paper, we propose two models for human detection accompanied by algorithms for tracing the corresponding trajectories. We provide the description of the proposed models and extend them to meet the challenges of the problem. Our evaluation aims at identifying models' accuracy while presenting their requirements to have them executed in embedded devices.
• Abstract（参考訳）: Edge Computing(EC)の出現は、多くのノードがエンドユーザに近いデータ収集デバイスと対話できる巨大なエコシステムにつながります。 人間の検出と追跡は、一連のセンサー(例えばカメラ)の助けを借りて、考慮中の領域の監視を行うエッジノードで実現することができる。 我々の目標は、処理能力を高めながらサイズを制限しつつ、エッジに存在する組み込みデバイスに、議論された機能を組み込むことです。 本稿では,対象の軌跡を追跡するアルゴリズムを伴い,人間検出のための2つのモデルを提案する。 提案するモデルの記述を提供し,問題の課題を満たすように拡張する。 本評価は,組込みデバイスで実行するための要求を提示しながら,モデルの精度を識別することを目的としている。

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