論文の概要: Uirapuru: Timely Video Analytics for High-Resolution Steerable Cameras on Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01371v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 11:18:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.657798
• Title: Uirapuru: Timely Video Analytics for High-Resolution Steerable Cameras on Edge Devices
• Title（参考訳）: Uirapuru: エッジデバイス上の高解像度ステアリングカメラのためのタイムリービデオ分析
• Authors: Guilherme H. Apostolo, Pablo Bauszat, Vinod Nigade, Henri E. Bal, Lin Wang,
• Abstract要約: Uirapuruは、高解像度のステアブルカメラ上で、リアルタイムのエッジベースのビデオ分析のための新しいフレームワークである。 Uirapuruは、カメラアクティベーションの包括的な理解を、フレーム単位の高速適応タイリングと組み合わせたシステム設計に組み込んでいる。 実験結果から,Uirapuruは特定の遅延予算を尊重しながら,最大1.45倍の精度向上を実現しているか,最先端の静的カメラアプローチと比較して4.53倍の精度で推論速度アップを実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.924414944837329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Real-time video analytics on high-resolution cameras has become a popular technology for various intelligent services like traffic control and crowd monitoring. While extensive work has been done on improving analytics accuracy with timing guarantees, virtually all of them target static viewpoint cameras. In this paper, we present Uirapuru, a novel framework for real-time, edge-based video analytics on high-resolution steerable cameras. The actuation performed by those cameras brings significant dynamism to the scene, presenting a critical challenge to existing popular approaches such as frame tiling. To address this problem, Uirapuru incorporates a comprehensive understanding of camera actuation into the system design paired with fast adaptive tiling at a per-frame level. We evaluate Uirapuru on a high-resolution video dataset, augmented by pan-tilt-zoom (PTZ) movements typical for steerable cameras and on real-world videos collected from an actual PTZ camera. Our experimental results show that Uirapuru provides up to 1.45x improvement in accuracy while respecting specified latency budgets or reaches up to 4.53x inference speedup with on-par accuracy compared to state-of-the-art static camera approaches.
• Abstract（参考訳）: 高解像度カメラのリアルタイムビデオ分析は、交通制御や群衆監視など、さまざまなインテリジェントなサービスに人気がある。 タイミング保証による分析精度の向上には広範な研究がなされているが、ほとんどすべてが静的視点カメラをターゲットにしている。 本稿では,高解像度のステアブルカメラを用いたリアルタイムエッジベースビデオ分析のための新しいフレームワークであるUirapuruを提案する。 これらのカメラによるアクティベーションはシーンに大きなダイナミズムをもたらし、フレームタイリングのような既存の一般的なアプローチに重要な課題をもたらす。 この問題に対処するため、Uirapuruはフレーム単位の高速適応タイリングと組み合わせたシステム設計に、カメラアクティベーションの包括的な理解を取り入れている。 実際のPTZカメラから収集した実世界の映像に典型的なパンティルトゾム(PTZ)の動きを付加した高解像度ビデオデータセットを用いて,ワイラプルの評価を行った。 実験結果から,Uirapuruは特定の遅延予算を尊重しながら,最大1.45倍の精度向上を実現しているか,最先端の静的カメラアプローチと比較して4.53倍の精度で推論速度アップを実現していることがわかった。

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