| 講演名 | 2018-05-24 ［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 Schubert(スタンフォード大), Nicholas Bambos(スタンフォード大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Industrial IoT / Video streaming / Edge computing / Object Recognition / Optimization / Dynamic Programming |
| 資料番号 | SR2018-9 |
| 発行日 | 2018-05-17 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2018/5/24(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 梅林 健太(東京農工大) |
| 委員長氏名（英） | Kenta Umebayashi(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 有吉 正行(NEC) / 亀田 卓(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Masayuki Ariyoshi(NEC) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) |
| 幹事氏名（英） | Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲森 真美子(東海大) / 芝 宏礼(NTT) / Gia Khanh Tran(東工大) / 成枝 秀介(明石高専) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Hiroyuki Shiba(NTT) / Gia Khanh Tran(Tokyo Inst. of Tech.) / Syusuke Narieda(NIT, Akashi College) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Lecture] Video Streaming Method using Object Recognition for IoT |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 神崎 元 / Hajime Kanzaki |
| 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） | 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） | 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.) |
| 発表年月日 | 2018-05-24 |
| 資料番号 | SR2018-9 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SR-57 |
| ページ範囲 | pp.51-56(SR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-17 (SR) |