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講演抄録/キーワード
講演名 2018-05-24 16:05
[依頼講演]産業向けIoTにおける物体認識を用いた動画伝送方式
神崎 元日立)・Kevin SchubertNicholas Bambosスタンフォード大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) Industrial IoTにおいて,無線を利用した動画サービスの利用が増加している.クラウドにおいて,撮影した物体の認識を行う場合,処理負荷の分散のため,カメラはローカルサーバ経由でクラウドに接続されることが多い.このようなシステムでは,サービスに不要なトラヒックが大量にネットワークに流れることでサービス品質が劣化する.サービス品質の劣化を低減するため,データ処理の一部をローカルサーバで行うエッジコンピューティング技術が知られている.従来方式では,無線のキャパシティとバッテリーの制限下で動画レートを制御しているため,必要な物体が映っていない動画データがクラウド伝送され,効率が低下していた.提案方式では、ローカルサーバにて,カメラが撮影した物体の必要性を画像認識により検出することで,最適な動画レート制御を行う.本稿では,撮影した物体の属性を考慮し,無線キャパシティ,バッテリーの拘束条件下で動的計画法を用い動画レートを最適化する.また,提案方式をNS-3にて性能評価することで,消費電力を低減しつつ,動画伝送効率を向上することを示す. 
(英) Wireless video applications for Industrial Internet Of Things (IoT) are expanding into a multitude of new services. In the example of cloud processing for visual object detection, a camera is connected to the cloud via a local server and a data network, allowing the processing load to be handled in a distributed manner. This service model heavy taxes the data network with potentially unneeded traffic, thus degrading the overall quality of service for all users on the network. Edge computing techniques mitigate the degradation of service quality by partially processing the sensor data at the local server before the data is transmitted to the cloud. This is done according to the level of interest of the captured data which is categorized by machine learning algorithms. However, conventional edge computing is not optimally efficient as further recognition attributes of the captured object data are not considered. This paper presents a model that adds control of the camera video rate by considering the attributes of captured object. We then investigate cost tradeoffs using dynamic programming, and evaluates the behavior of proposed method under wireless channel condition using NS-3 simulations. Our results show that by adding intelligent adaptive video rate control to the cloud processing of video data capture can reduce overall system power use while improving system efficiency and subsequently network throughput.
キーワード (和) Industrial IoT / 動画伝送 / エッジコンピューティング / 物体認識 / 最適化問題 / 動的計画法 / /  
(英) Industrial IoT / Video streaming / Edge computing / Object Recognition / Optimization / Dynamic Programming / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 57, SR2018-9, pp. 51-56, 2018年5月.
資料番号 SR2018-9 
発行日 2018-05-17 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SR  
開催期間 2018-05-24 - 2018-05-25 
開催地(和) 東京ビッグサイト(ワイヤレステクノロジー・パーク(WTP)2018会場内) 
開催地(英) Tokyo big sight 
テーマ(和) 技術展示、機械学習、AI、一般 
テーマ(英) Technical Exhibition, Machine Learning, AI 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2018-05-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 産業向けIoTにおける物体認識を用いた動画伝送方式 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Video Streaming Method using Object Recognition for IoT 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Industrial IoT / Industrial IoT  
キーワード(2)(和/英) 動画伝送 / Video streaming  
キーワード(3)(和/英) エッジコンピューティング / Edge computing  
キーワード(4)(和/英) 物体認識 / Object Recognition  
キーワード(5)(和/英) 最適化問題 / Optimization  
キーワード(6)(和/英) 動的計画法 / Dynamic Programming  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神崎 元 / Hajime Kanzaki / カンザキ ハジメ
第1著者 所属(和/英) 日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi (略称: Hitachi)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Kevin Schubert / Kevin Schubert /
第2著者 所属(和/英) スタンフォード大学 (略称: スタンフォード大)
Stanford University (略称: Stanford Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Nicholas Bambos / Nicholas Bambos /
第3著者 所属(和/英) スタンフォード大学 (略称: スタンフォード大)
Stanford University (略称: Stanford Univ.)
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講演者
発表日時 2018-05-24 16:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2018-9 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.57 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SR-2018-05-17 


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