ソフトウェア定義ネットワーキングを用いた入射支援視覚クラウドコンピューティング【Powered by NICT】

Gargees Rasha; Morago Brittany; Pelapur Rengarajan; Chemodanov Dmitrii; Calyam Prasad; Oraibi Zakariya; Duan Ye; Seetharaman Guna; Palaniappan Kannappan

文献

J-GLOBAL ID：201702290665468061 整理番号：17A0113526

ソフトウェア定義ネットワーキングを用いた入射支援視覚クラウドコンピューティング【Powered by NICT】

Incident-Supporting Visual Cloud Computing Utilizing Software-Defined Networking

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資料名：
巻： 27 号： 1 ページ： 182-197 発行年： 2017年
JST資料番号： W0321A ISSN： 1051-8215 CODEN： ITCTEM 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

天然または人工災害が発生した場合には,顕著な入射現場で採取したビデオ/画像データによる迅速な状況認識を提供する第一応答者に重要であることが多い。しかし,民間スマートフォンまたは監視カメラから得られたメディアリッチ及びデータ強化含有量を処理できるコンピュータビジョン技術は,入射の地理的位置で利用できるとはかぎらない大量の計算資源または補助データ源を必要とする。本論文において,筆者らは収集/消費部位に近いネットワークエッジ,雲オフロードコア計算へと結合したにおける霧計算を支援する,ソフトウェア定義ネットワーキング(SDN)を利用した収集,計算及び消費(3C)アーキテクチャを定義することにより,入射支持視覚クラウドコンピューティングソリューションを提案した。現実的な仮想環境テストベッドを用いた3Cアーキテクチャとアルゴリズムを評価した。も劇場スケール応用の弾性とユーザ移動性要求を処理する雲供給とシンクライアントデスクトップ霧を調製するのに著者らの洞察を記述した。添加では,オンデマンド計算のためのSDNの利用は,地域スケールの応用における遠隔ユーザ品質経験を強化するための,交通ステアリングをふくそう回避を用いたオフロード実証した。視覚分析を管理するためのコアクラウドコンピューティングを用いたネットワーク端で計算する霧の間の最適化は,潜時,混雑,スループット増加を減少させた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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図形・画像処理一般 , テレビジョン一般 , 専用演算制御装置 , 通信網

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