@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224718,
 author = {村松, 沙那恵 and 星野, 玲那 and 坂本, 啓 and 江田, 毅晴},
 issue = {42},
 month = {Feb},
 note = {高度な処理を行う映像分析システムでは，ネットワーク通信量や処理量の観点からカメラ近傍やクラウドのどちらか一方を利用して処理を行うのではなく，エッジとクラウドで処理を分散することで処理の効率化が見込める．しかし，処理を分散させると計算リソースや通信量を考慮する必要があるうえ，システムが複雑になりやすく，設計が困難である．そこで，本研究ではエッジとクラウドを連携させた映像分析システムをデザインパターンとして整理し，まとめた．処理の分散方法としては，複数の機械学習モデルを多段に連結するモデルカスケードと，一つの深層学習モデルを分割し多段にするモデルスプリッティングがある．それぞれを更に 3 つに分類し，各分散方法について利点や欠点などを整理し，デザインパターンとしてまとめた．この結果，扱いが難しい分散型映像分析システムの設計指針を提示することができた．},
 title = {エッジコンピューティングを利用した映像分析システムのデザインパターン},
 year = {2023}
}