E$^3$-UAV：一种基于边缘的无人机节能目标检测系统
机器人学
2023-12-05 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
系统与控制
系统与控制
摘要
受深度学习技术进步的推动，基于无人机（UAV）的目标检测在一系列领域中的应用迅速增加，包括车辆计数、火灾检测和城市监控。虽然大多数现有研究仅探讨基于 UAV 的目标检测所固有挑战的子集，但很少有研究平衡各方面来设计用于降低能耗的实用系统。为此，我们提出 E-UAV，一种基于边缘的无人机节能目标检测系统。该系统旨在动态支持各种无人机设备、边缘设备和检测算法，旨在通过决定完成任务检测要求所需的最节能飞行参数（包括飞行高度、飞行速度、检测算法和采样率）来最小化能耗。我们首先提出针对实际任务的有效评估指标，并基于数百条实际飞行数据构建透明的能耗模型，以形式化能耗与飞行参数之间的关系。然后我们提出一种基于大量实际飞行数据的轻量级节能优先级决策算法，以协助系统决定飞行参数。最后，我们评估系统性能，实验结果表明它能在真实场景中显著降低能耗。此外，我们提供四条见解，可协助研究人员和工程师进一步研究基于 UAV 的目标检测。
引用
@article{arxiv.2308.04774,
title = {E$^3$-UAV: An Edge-based Energy-Efficient Object Detection System for Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Jiashun Suo and Xingzhou Zhang and Weisong Shi and Wei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04774},
year = {2023}
}
备注
16 pages, 8 figures