論文の概要: STAC: Leveraging Spatio-Temporal Data Associations For Efficient Cross-Camera Streaming and Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15288v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 04:02:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:00:40.199512
• Title: STAC: Leveraging Spatio-Temporal Data Associations For Efficient Cross-Camera Streaming and Analytics
• Title（参考訳）: stac: 時空間データアソシエーションを活用した効率的なクロスカメラストリーミングと分析
• Authors: Volodymyr Vakhniuk, Ayush Sarkar, Ragini Gupta
• Abstract要約: 本稿では,制約されたネットワーク環境下でのリアルタイム解析と推論を実現する,効率的なクロスカメラ監視システムを提案する。 ストリーム特性に対するフレームフィルタリングと最先端圧縮をSTACと統合する。 本研究では,このデータセットを用いてSTAの性能評価を行い,完全性評価のための精度指標と推論率を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an efficient cross-cameras surveillance system called,STAC, that leverages spatio-temporal associations between multiple cameras to provide real-time analytics and inference under constrained network environments. STAC is built using the proposed omni-scale feature learning people reidentification (reid) algorithm that allows accurate detection, tracking and re-identification of people across cameras using the spatio-temporal characteristics of video frames. We integrate STAC with frame filtering and state-of-the-art compression for streaming technique (that is, ffmpeg libx264 codec) to remove redundant information from cross-camera frames. This helps in optimizing the cost of video transmission as well as compute/processing, while maintaining high accuracy for real-time query inference. The introduction of AICity Challenge 2023 Data [1] by NVIDIA has allowed exploration of systems utilizing multi-camera people tracking algorithms. We evaluate the performance of STAC using this dataset to measure the accuracy metrics and inference rate for reid. Additionally, we quantify the reduction in video streams achieved through frame filtering and compression using FFmpeg compared to the raw camera streams. For completeness, we make available our repository to reproduce the results, available at https://github.com/VolodymyrVakhniuk/CS444_Final_Project.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のカメラ間の時空間的関係を利用して,制約されたネットワーク環境下でのリアルタイム分析と推論を実現する,効率的なクロスカメラ監視システムSTACを提案する。 STACは、ビデオフレームの時空間特性を用いて、カメラ間での人々の正確な検出、追跡、再識別を可能にする、オールニスケールの特徴学習者再識別(reid)アルゴリズムを用いて構築されている。 stacをフレームフィルタリングと最先端圧縮を統合してストリーミング技術(ffmpeg libx264コーデック)を行い、クロスカメラフレームから冗長な情報を除去する。 これは、リアルタイムクエリ推論の精度を維持しながら、ビデオ伝送のコストと計算/処理の最適化に役立つ。 NVIDIAによるAICity Challenge 2023 Data [1]の導入により、マルチカメラの人物追跡アルゴリズムを利用したシステムの探索が可能になった。 我々は,このデータセットを用いてSTACの性能を評価し,レードの精度測定値と推論率を測定した。 また,フレームフィルタリングによる映像ストリームの削減とffmpegによる圧縮を生のカメラストリームと比較して定量化する。 完全性のため、その結果を再現するリポジトリをhttps://github.com/VolodymyrVakhniuk/CS444_Final_Projectで公開しています。

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