面向目标检测的网络感知5G边缘计算：增强可穿戴设备以“看”得更多、更远、更快
图像与视频处理
2022-04-18 v2 计算机视觉与模式识别
信号处理
摘要
先进的可穿戴设备正日益集成高分辨率多摄像头系统。由于处理所得图像数据的最先进神经网络计算需求高，利用第五代(5G)无线连接与移动边缘计算将该处理卸载至云端的兴趣日益增长。为评估这一可能性，本文针对一种名为VIS4ION、面向盲和低视力者(BVI)的新型强力智能可穿戴设备，提出并详细仿真评估了用于目标检测的5G无线卸载。当前VIS4ION系统是一个装有高分辨率摄像头、视觉处理及触觉与音频反馈的仪器化书包。本文考虑将摄像头数据上传至移动边缘云以执行实时目标检测，并将检测结果传回可穿戴设备。为确定视频需求，本文评估了视频比特率与分辨率对目标检测精度及距离的影响。分析利用了一个带有BVI导航相关标注物体的新街景数据集。视觉评估与详细的整栈无线网络仿真相结合，以利用真实导航路径及城市环境中新高分辨率3D模型的射线追踪来确定吞吐量与时延分布。作为比较，无线仿真同时考虑了标准4G长期演进(LTE)载波与高速率5G毫米波(mmWave)载波。因此，本工作对具备高带宽与低时延需求应用中的毫米波连接边缘计算提供了详尽而现实的评估。
引用
@article{arxiv.2112.13194,
title = {Network-Aware 5G Edge Computing for Object Detection: Augmenting Wearables to "See" More, Farther and Faster},
author = {Zhongzheng Yuan and Tommy Azzino and Yu Hao and Yixuan Lyu and Haoyang Pei and Alain Boldini and Marco Mezzavilla and Mahya Beheshti and Maurizio Porfiri and Todd Hudson and William Seiple and Yi Fang and Sundeep Rangan and Yao Wang and J. R. Rizzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.13194},
year = {2022}
}
备注
Published in: IEEE Access ( Volume: 10)