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J-GLOBAL ID：202002280305661901   整理番号：20A2259978

EagleEYE:空中エッジ可能災害救助応答システム【JST・京大機械翻訳】

EagleEYE: Aerial Edge-enabled Disaster Relief Response System

著者 (6件)： Ardiansyah Muhammad Febrian (National Chiao Tung University,Department of Electrical and Computer Engineering,Taiwan) ,  William Timothy (National Chiao Tung University,Department of Computer Science,Taiwan) ,  Abdullaziz Osamah Ibrahiem (National Chiao Tung University,Department of Electrical and Computer Engineering,Taiwan) ,  Wang Li-Chun (National Chiao Tung University,Department of Electrical and Computer Engineering,Taiwan) ,  Tien Po-Lung (National Chiao Tung University,Department of Electrical and Computer Engineering,Taiwan) ,  Yuang Maria C. (National Chiao Tung University,Department of Computer Science,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EuCNC  ページ： 321-325  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 第5世代(5G)移動ネットワークは,垂直産業を横断する革新の道を開いた。5G組織化アーキテクチャへの分散型インテリジェントエッジの統合は,低待ち時間と自動化の利点をもたらした。この統合の成功例は,5G-DIVEプロジェクトによって示され,それは,自律ドローン監視とナビゲーションのような垂直産業の技術的メリットとビジネス価値命題を証明することを目指した。本論文では,5G-DIVEの一部として,EagleEYEと呼ばれる空中災害レリーフシステムを提示し,それは,リアルタイムで緊急状況を検出するために,エッジコンピューティングと機械学習を利用した。EagleEYEは,既存のデータセットを再利用できるオブジェクト融合メカニズムの考案により訓練時間を低減する。さらに,EagleEYEは実時間応答を可能にする検出タスクを並列化する。最後に,EagleEYEを実世界テストベッドで評価し,結果はEagleEYEが87%の高い検出精度で推論待ち時間を90%削減できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  無人機 ,  *待ち時間 ,  命題 ,  再利用 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： 自律性 ,  テストベッド ,  モバイルネットワーク ,  実時間 ,  *災害救助 ,  エッジコンピューティング ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： エッジ ,  災害救助 ,  応答