| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| D-11 |
| セッション名 |
| 画像工学 |
| 講演日 |
| 2023/3/8 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 2402教室 |
| 講演番号 |
| D-11-26 |
| タイトル |
| 特徴量圧縮伝送を用いた低遅延AI処理に関する一検討 |
| 著者名 |
| ◎山﨑 周, 高良雄一郎, Gunhee Cho, Tao Yu, Xuying Lei, 阪口 啓, |
| キーワード |
| 特徴量圧縮, 低遅延 |
| 抄録 |
|
監視カメラ等で取得した映像をサーバに送信し、低遅延にAI処理を行うシステムが存在する。 このようなシステムでは、エッジ端末で取得した映像データの圧縮処理がボトルネックとなり、低遅延なAI処理を実現できない問題が存在する。 本稿では、この問題を解決するために特徴量圧縮技術を活用する。 圧縮された映像を伝送する代わりに特徴量圧縮技術により圧縮された特徴量を送信することで、ボトルネックとなっている映像圧縮処理を取り除き、低遅延なAI処理を実現することができる。 |
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