面向目标导向网络的端到端计算通信一体化架构：基于实时监控视频的视角
网络与互联网体系结构
2022-04-06 v1 人工智能
多媒体
摘要
实时视频监控已成为智慧城市的关键技术，这得益于移动与固定摄像头的大规模部署。本文提出情境感知流传输，用于在源头而非基于云的分析中对实时视频流中的重要事件进行识别。为此，我们首先识别包含特定情境的帧并赋予其高重要性尺度(SI)。该识别在源头使用微小神经网络（具有少量隐藏层）完成，其计算资源消耗小，但以精度为代价。具有高 SI 值的帧随后以特定所需的信噪比(SNR)传输以保持帧质量，其余帧则以小 SNR 传输。接收帧然后使用深度神经网络（具有多个隐藏层）准确提取情境。我们表明，对于给定情境，所提方案在 2160p（超高清）视频下能将发射机所需功耗降低 38.5%，同时达到 97.5% 的分类精度。
引用
@article{arxiv.2204.01987,
title = {An End-to-End Integrated Computation and Communication Architecture for Goal-oriented Networking: A Perspective on Live Surveillance Video},
author = {Suvadip Batabyal and Ozgur Ercetin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.01987},
year = {2022}
}