論文の概要: VegaEdge: Edge AI Confluence Anomaly Detection for Real-Time Highway IoT-Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07880v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 03:19:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:44:54.995387
• Title: VegaEdge: Edge AI Confluence Anomaly Detection for Real-Time Highway IoT-Applications
• Title（参考訳）: VegaEdge: リアルタイムハイウェイIoTアプリケーションのためのエッジAI合流異常検出
• Authors: Vinit Katariya, Fatema-E- Jannat, Armin Danesh Pazho, Ghazal Alinezhad Noghre, Hamed Tabkhi
• Abstract要約: 車両の異常検出は、事故防止、迅速な応答、交通流の最適化、ワークゾーンの安全など、高速道路の安全用途において重要な役割を担っている。 軌道予測のパワーを利用した車両異常検出への軽量なアプローチを提案する。 私たちは、現代のハイウェイ環境でリアルタイムのセキュリティと監視アプリケーションのために設計された、洗練されたAIコンバレンスであるVegaEdgeを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.812395851874055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicle anomaly detection plays a vital role in highway safety applications such as accident prevention, rapid response, traffic flow optimization, and work zone safety. With the surge of the Internet of Things (IoT) in recent years, there has arisen a pressing demand for Artificial Intelligence (AI) based anomaly detection methods designed to meet the requirements of IoT devices. Catering to this futuristic vision, we introduce a lightweight approach to vehicle anomaly detection by utilizing the power of trajectory prediction. Our proposed design identifies vehicles deviating from expected paths, indicating highway risks from different camera-viewing angles from real-world highway datasets. On top of that, we present VegaEdge - a sophisticated AI confluence designed for real-time security and surveillance applications in modern highway settings through edge-centric IoT-embedded platforms equipped with our anomaly detection approach. Extensive testing across multiple platforms and traffic scenarios showcases the versatility and effectiveness of VegaEdge. This work also presents the Carolinas Anomaly Dataset (CAD), to bridge the existing gap in datasets tailored for highway anomalies. In real-world scenarios, our anomaly detection approach achieves an AUC-ROC of 0.94, and our proposed VegaEdge design, on an embedded IoT platform, processes 738 trajectories per second in a typical highway setting. The dataset is available at https://github.com/TeCSAR-UNCC/Carolinas_Dataset#chd-anomaly-test-set .
• Abstract（参考訳）: 車両異常検出は、事故防止、迅速な応答、交通流の最適化、ワークゾーンの安全など、高速道路の安全用途において重要な役割を果たす。 近年のIoT(Internet of Things)の急激な普及に伴い、IoTデバイスの要件を満たすように設計された人工知能(AI)ベースの異常検出手法に対する需要が高まっている。 この未来的なビジョンに則って,軌道予測の力を利用して車両の異常検出に軽量なアプローチを導入する。 提案した設計では、予測経路から逸脱した車両を特定し、現実の高速道路データセットから異なるカメラビューング角度からのハイウェイリスクを示す。 さらに私たちは,私たちの異常検出アプローチを備えたエッジ中心のIoT組み込みプラットフォームを通じて,現代的なハイウェイ設定におけるリアルタイムセキュリティと監視アプリケーション用に設計された,高度なAIコンバレンスであるVegaEdgeを紹介します。 複数のプラットフォームとトラフィックシナリオにわたる広範なテストは、vegaedgeの汎用性と有効性を示している。 この研究は、ハイウェイ異常に適したデータセットの既存のギャップを埋めるために、カロライナ異常データセット(CAD)も提示する。 実世界のシナリオでは、我々の異常検出アプローチはAUC-ROC 0.94を達成し、私たちの提案したVegaEdge設計は、組み込みIoTプラットフォーム上で、典型的なハイウェイ環境で毎秒738のトラジェクトリを処理する。 データセットはhttps://github.com/TeCSAR-UNCC/Carolinas_Dataset#chd-anomaly-test-set で公開されている。

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