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J-GLOBAL ID:202202235704641106   整理番号:22A0624376

リアルタイムビジョンベース歩行者安全応用のための帯域幅要求を低減するための動的誤差限界損失圧縮【JST・京大機械翻訳】

Dynamic error-bounded lossy compression to reduce the bandwidth requirement for real-time vision-based pedestrian safety applications
著者 (5件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 117-131  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4661A  ISSN: 1861-8200  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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カメラ品質が改善され,それらの展開が限られた帯域幅の領域に移動するので,通信ボトルネックはビデオベースのリアルタイム歩行者検出のようなインテリジェント輸送システムアプリケーションのリアルタイム制約を障害できる。ビデオ圧縮は,ビデオ品質を劣化させるビデオを伝送する帯域幅要求を低減する。ビデオの品質レベルが減少するので,それは視覚ベースの歩行者検出モデルの精度の対応する減少をもたらす。さらに,雨や夜間の暗黒のような環境条件は,高い歩行者検出精度を維持するのをより困難にすることにより,圧縮を利用する能力に影響を与える。本研究の目的は,高い歩行者検出精度を維持するために,異なる環境条件に応じてビデオ圧縮レベルを動的に変えるための実時間誤差結合損失圧縮(EBLC)戦略を開発することである。有害環境条件下でのリアルタイムビジョンベース歩行者検出に対する動的EBLC戦略の有効性を示す事例研究を行った。本戦略は,環境条件の代表的なセットにわたって高い検出精度を維持する損失圧縮誤差耐性を動的に選択する。分析は,有害な環境条件に対して,著者らの動的EBLC戦略が,歩行者検出精度を14%まで増大させ,実行時と比較して,通信帯域幅を14×まで低減することを明らかにした。さらに,この動的EBLC戦略は,歩行者検出モデルおよび環境条件に無関係であり,他の検出モデルおよび環境条件を容易に組み込むことができることを示す。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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