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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15288v2
• Date: Wed, 13 Aug 2025 15:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.42061
• Title: STAC: Leveraging Spatio-Temporal Data Associations For Efficient Cross-Camera Streaming and Analytics
• Title（参考訳）: STAC: 効率的なクロスカメラストリーミングと分析のための時空間データアソシエーションを活用する
• Authors: Ragini Gupta, Lingzhi Zhao, Jiaxi Li, Volodymyr Vakhniuk, Claudiu Danilov, Josh Eckhardt, Keyshla Bernard, Klara Nahrstedt,
• Abstract要約: 分散カメラネットワークでは、高帯域要求と冗長な視覚データにより、リアルタイムマルチカメラビデオ分析が課題となっている。 制約されたネットワーク条件下での効率的な物体追跡のために,マルチ時間アソシエーションを利用したクロスカメラ監視システムSTACを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.752749052742801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In IoT based distributed network of cameras, real-time multi-camera video analytics is challenged by high bandwidth demands and redundant visual data, creating a fundamental tension where reducing data saves network overhead but can degrade model performance, and vice versa. We present STAC, a cross-cameras surveillance system that leverages spatio-temporal associations for efficient object tracking under constrained network conditions. STAC integrates multi-resolution feature learning, ensuring robustness under variable networked system level optimizations such as frame filtering, FFmpeg-based compression, and Region-of-Interest (RoI) masking, to eliminate redundant content across distributed video streams while preserving downstream model accuracy for object identification and tracking. Evaluated on NVIDIA's AICity Challenge dataset, STAC achieves a 76\% improvement in tracking accuracy and an 8.6x reduction in inference latency over a standard multi-object multi-camera tracking baseline (using YOLOv4 and DeepSORT). Furthermore, 29\% of redundant frames are filtered, significantly reducing data volume without compromising inference quality.
• Abstract（参考訳）: IoTベースの分散カメラネットワークでは、リアルタイムのマルチカメラビデオ分析は、高帯域幅要求と冗長な視覚データによって困難にさらされている。 拘束されたネットワーク条件下での効率的な物体追跡に時空間アソシエーションを利用するクロスカメラ監視システムSTACを提案する。 STACはマルチレゾリューション機能学習を統合し、フレームフィルタリング、FFmpegベースの圧縮、Rerea-of-Interest(RoI)マスキングなどの可変ネットワークレベルの最適化の下で堅牢性を確保し、オブジェクトの識別と追跡のために下流モデルの精度を保ちながら、分散ビデオストリーム間の冗長なコンテンツを排除する。 NVIDIAのAICity Challengeデータセットに基づいて評価され、STACはトラッキング精度が76パーセント改善され、標準のマルチオブジェクトマルチカメラトラッキングベースライン(YOLOv4とDeepSORTを使用して)よりも8.6倍の遅延が削減された。 さらに、冗長フレームの29\%をフィルタリングし、推論品質を損なうことなくデータボリュームを大幅に削減する。

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