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J-GLOBAL ID：202202252455444283   整理番号：22A0456899

視覚IoTシステムにおける地理的分散デバイスのためのアストレートビデオ伝送【JST・京大機械翻訳】

Astute Video Transmission for Geographically Dispersed Devices in Visual IoT Systems

著者 (4件)： Ji Wen (Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Duan Lingyu (Institute of Digital Media, Peking University, Beijing, China) ,  Huang Xi (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chai Yueting (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 21  号： 2  ページ： 448-464  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  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)

抄録/ポイント： Visual IoT(VIoT)は,大量の分散デバイスからセンシングデータを視覚化する有望なIoTパラダイムである。VIoTにおける重要な目的は,複雑なタスク関連視覚データ処理を行うためのデバイスを効率的に管理することである。事前マルチメディアIoTシステムは,ビデオタスクの特性とデバイスの不均一能力を考慮しない,遠隔サーバへの捕捉されたビデオの配信に主に焦点を合わせている。本研究では,不均一視覚デバイスからなるVIoTシステムのためのアットトビデオ伝送フレームワークを提案した。最初に,デバイスハイパーグラフ(DH)構造を構築することにより,ジョイントビデオタスク割当と不均一デバイス管理の問題を定式化し,複雑なビデオタスクを協調的に実行するための異なる能力を備えたデバイスを可能にした。第二に,最適化のNP-硬度を考慮したフラクタル理論を適用することにより,VIoTシステム内のビデオ伝送をモデル化した。特に,DHを通して包括的なフラクタルサブモジュール最適化フレームワークを構築し,ビデオタスク複雑性とデバイス不均一性の両方を効果的に活用するために,内部モジュール特性を探索する。第3に,著者らは,大量のVIoT装置の地理的に分散した特性を考察して,グローバル協同的最適性を達成するためにマルチホップ分散伝送機構を提案した。提案したアーキテクチャを多様なパラメータ設定の下で評価した。数値結果を提供して,遅延,計算効率,および帯域幅利用の観点から提案アルゴリズムを検証した。シミュレーション結果は,提案した方法の有効性と優位性を確認した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  *視覚 ,  シミュレーション ,  可視化 ,  *録画装置 ,  データ処理 ,  帯域幅 ,  定式化 ,  計算機アーキテクチャ ,  マルチメディア
準シソーラス用語： 計算効率 ,  マルチホップ ,  タスク割当 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚 ,  IoT ,  地理