ローカル環境での効果的な動画像解析を実現する分散処理システムの提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-05-19
• タイトル: ローカル環境での効果的な動画像解析を実現する分散処理システムの提案
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: アプリケーション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: Unitec Institute of Technology
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Unitec Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 中村, 優吾; Tony, Shi; 諏訪, 博彦; 荒川, 豊; 山口, 弘純; 安本, 慶一
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 実世界に設置された多種多様なネットワークカメラから収集された膨大な動画像を即時的に処理・認識し，コンテキストアウェアな IoT サービスに利活用することが期待されている．しかしながら，従来のクラウド依存な動画像解析アーキテクチャでは，データ量の増加による計算量の爆発に対応することが困難であり，処理遅延の増大やシステム運用コストの高騰を招いてしまう．そこで本研究では，来る IoT 時代に向けて，動画像の発生源に近くに設置された複数の IoT デバイスを用いて目的の動画像を効率的に解析する自律分散型動画像収集システムを提案する．提案システムには，効率的な動画像解析に向けた 2 つの機能として (a) 対象オブジェクトの分類器を対象エリアに存在するノードに分配し，目的の画像を検出する機構，(b) 近隣の IoT デバイス間で段階的に画像を流通・加工する機構を設計する．本稿では，屋内施設における個人認証アプリケーションを題材として，提案システムのプロトタイプを Raspberry Pi や Intel Nuc 等の小型デバイス上に実装し，実機による動作検証実験を行った．実験では，グラウド側に送信するデータ量を効率的に削減することを目的として，2 つのデータ削減手法について評価を行った．手法 1 は，人感センサにより人を検出したシーンの動画像だけを抽出すると共に，抽出シーンのフレームレートを間引いて送信する方式，手法 2 は，生成される動画像ストリームに対して，逐次，IFoT によるローカル側での解析処理を行い，顔が検出されたシーンのみを抽出し，顔画像部分のみを送信する方式である．実験の結果，IFoT により効果的な画像データの加工処理を施すことで，手法 1 に比べてクラウド側に伝送するデータ量を 94％削減すると共に，通行者の顔画像を 90％以上の精度で検出できることを確認した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11515904
• 書誌情報: 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）; 巻 2016-ITS-65, 号 32, p. 1-7, 発行日 2016-05-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8965
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会