CONVINCE：边缘端协作式跨摄像头视频分析

如今，视频摄像头被密集部署以监控物理场所，如城市、工业或农业站点。在现有系统中，每个摄像头节点单独将视频流发送至云服务器。然而，该方法面临若干障碍，包括分析海量数据的计算成本高、带宽需求大，以及隐私问题。在密集部署中，视频节点通常表现出显著的时空相关性。为克服现有方法的这些障碍，本文提出 CONVINCE，一种将网络摄像头视为集体实体、从而实现摄像头间协作式视频分析流水线的新方法。CONVINCE 旨在 1）通过利用摄像头间的时空相关性智能消除冗余帧，降低计算成本与带宽需求；以及 2）通过启用相关摄像头间的协作知识共享，提升视觉算法的精度。我们的结果表明，CONVINCE 仅传输约 $\sim$25\% 的全部录制帧，即实现了 $\sim$91\% 的目标识别精度。