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J-GLOBAL ID：202102234607813492   整理番号：21A0538645

MEMTV:トラフィックビデオ処理のためのマルチレベルエッジ計算モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

MEMTV: a Research on Multi-level Edge Computing Model for Traffic Video Processing

著者 (6件)： Shuai You (Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Science,Nanjing,China) ,  Yimu Ji (Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Science,Nanjing,China) ,  Shangdong Liu (Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Science,Nanjing,China) ,  Qifan Yang (Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Science,Nanjing,China) ,  Kui Li (Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Science,Nanjing,China) ,  Sisi Shao (Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Science,Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 3206-3210  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： リアルタイムトラフィックビデオデータ解析と処理技術は,知的都市輸送の重要な部分であり,リアルタイム都市交通計画,都市交通混雑の低減は,ある応用価値を持っている。ネットワーク伝送リンク資源が制限され,クラウドにアップロードする大規模ビデオデータの実時間解析と処理を満たすのは難しい。本論文では,大きなデータマシンに基づくマルチレベルエッジコンピューティングモデルであるMEMTVを提案した。モデルは,エッジインテリジェント端末でトラフィックビデオデータを処理することによって,場面意味情報を得て,解析のエッジサーバにテキストメタデータとして場面意味情報をアップロードし,一方,エッジサーバは,モデルの推論のみをし,そして,モデルの更新訓練は,予測モデルの高信頼性を確実にする間,エッジデータ処理に影響しない。実験結果は,MEMTVが効果的にトラフィックビデオストリームデータを処理することができることを示した。Copyright 2021 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： ネットワーク ,  都市交通 ,  都市 ,  データ解析 ,  データ処理 ,  インテリジェントターミナル ,  交通混雑 ,  *計算モデル ,  予測モデル ,  メタデータ
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  実時間 ,  都市交通計画 ,  高信頼性 ,  映像データ , 【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 (6件)： トラフィック ,  ビデオ ,  マルチレベル ,  エッジ ,  計算モデル ,  研究