論文の概要: Motion-based video compression for resource-constrained camera traps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14419v1
- Date: Thu, 23 May 2024 10:39:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 15:44:17.543202
- Title: Motion-based video compression for resource-constrained camera traps
- Title（参考訳）: リソース制約付きカメラトラップのためのモーションベース映像圧縮
- Authors: Malika Nisal Ratnayake, Lex Gallon, Adel N. Toosi, Alan Dorin,
- Abstract要約: そこで我々は,カメラトラップデバイス上での動作を考慮した動画圧縮アルゴリズムを提案する。
本研究では,このアルゴリズムを昆虫・寄生虫運動追跡のケーススタディを用いて実装・テストした。
本稿では,コンピュータビジョン対応低消費電力カメラトラップ装置の遠隔動物行動監視への応用について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.349838917565205
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Field-captured video allows for detailed studies of spatiotemporal aspects of animal locomotion, decision-making, and environmental interactions. However, despite the affordability of data capture with mass-produced hardware, storage, processing, and transmission overheads pose a significant hurdle to acquiring high-resolution video from field-deployed camera traps. Therefore, efficient compression algorithms are crucial for monitoring with camera traps that have limited access to power, storage, and bandwidth. In this article, we introduce a new motion analysis-based video compression algorithm designed to run on camera trap devices. We implemented and tested this algorithm using a case study of insect-pollinator motion tracking. The algorithm identifies and stores only image regions depicting motion relevant to pollination monitoring, reducing the overall data size by an average of 84% across a diverse set of test datasets while retaining the information necessary for relevant behavioural analysis. The methods outlined in this paper facilitate the broader application of computer vision-enabled, low-powered camera trap devices for remote, in-situ video-based animal motion monitoring.
- Abstract（参考訳）: フィールドキャプチャービデオは、動物の移動、意思決定、環境相互作用の時空間的側面の詳細な研究を可能にする。
しかし、大量生産されたハードウェア、ストレージ、処理、送信オーバヘッドによるデータキャプチャーの可利用性にもかかわらず、フィールド展開されたカメラトラップから高解像度のビデオを取得するためには、大きなハードルとなる。
したがって、効率的な圧縮アルゴリズムは、電力、ストレージ、帯域幅へのアクセスが制限されたカメラトラップによる監視に不可欠である。
本稿では,カメラトラップデバイス上で動作するための動画圧縮アルゴリズムを提案する。
本研究では,このアルゴリズムを昆虫・寄生虫運動追跡のケーススタディを用いて実装・テストした。
このアルゴリズムは、受粉監視に関連する動きを描写した画像領域のみを特定し、保存し、関連する行動分析に必要な情報を保持しながら、さまざまなテストデータセットに対して、データサイズを平均84%削減する。
本稿では,コンピュータビジョン対応低消費電力カメラトラップ装置の遠隔動物行動監視への応用について概説する。
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