論文の概要: Real-time Multi-modal Object Detection and Tracking on Edge for Regulatory Compliance Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03333v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 06:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 19:10:19.517156
• Title: Real-time Multi-modal Object Detection and Tracking on Edge for Regulatory Compliance Monitoring
• Title（参考訳）: 規制コンプライアンス監視のためのリアルタイムマルチモーダルオブジェクト検出とエッジ追跡
• Authors: Jia Syuen Lim, Ziwei Wang, Jiajun Liu, Abdelwahed Khamis, Reza Arablouei, Robert Barlow, Ryan McAllister
• Abstract要約: 飛行時間とRGBカメラを用いたリアルタイムマルチモーダルセンシングシステムを提案する。 これにより、継続的なオブジェクト追跡が記録保持の効率を高め、手作業による介入を最小限にすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.990839181608505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regulatory compliance auditing across diverse industrial domains requires heightened quality assurance and traceability. Present manual and intermittent approaches to such auditing yield significant challenges, potentially leading to oversights in the monitoring process. To address these issues, we introduce a real-time, multi-modal sensing system employing 3D time-of-flight and RGB cameras, coupled with unsupervised learning techniques on edge AI devices. This enables continuous object tracking thereby enhancing efficiency in record-keeping and minimizing manual interventions. While we validate the system in a knife sanitization context within agrifood facilities, emphasizing its prowess against occlusion and low-light issues with RGB cameras, its potential spans various industrial monitoring settings.
• Abstract（参考訳）: 様々な産業領域にわたる規制コンプライアンス監査には、品質保証とトレーサビリティの強化が必要である。 このような監査に対する現在の手動および断続的なアプローチは大きな課題をもたらし、監視プロセスの監視につながる可能性がある。 これらの問題に対処するために,3次元飛行時間とRGBカメラを用いたリアルタイムマルチモーダルセンシングシステムと,エッジAIデバイスにおける教師なし学習技術を導入する。 これにより、連続的なオブジェクト追跡が可能になり、記録保持と手動介入の最小化の効率が向上する。 我々は,アグリフード施設内の包丁衛生状況において,rgbカメラによる閉塞や低照度問題に対する効果を強調しながら,その可能性を様々な産業監視環境にまたがる。

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