Edge computing tillåter fler datoruppgifter att äga rum på de decentraliserade noderna i utkanten av nätverk. Idag många fördröjningskänsliga, uppdragskritiska applikationer kan utnyttja dessa kantenheter för att minska tidsfördröjningen eller till och med för att möjliggöra realtid, online beslutsfattande tack vare sin närvaro på plats. Mänskliga objekt upptäckt, beteendeigenkänning och förutsägelse i smart övervakning faller in i den kategorin, där en övergång av en enorm volym video strömmande data kan ta värdefull tid och sätta stort tryck på kommunikationsnät. Det är allmänt erkänt att videobehandling och objektdetektering är datorintensiva och för dyra för att hanteras av resursbegränsade kantenheter. Inspirerad av den djupvis åtskilda konvolutionen och Single Shot Multi-Box Detector (SSD), en lätt Convolutional Neural Network (L-CNN) introduceras i detta papper. Genom att begränsa klassificeringsutrymmet för att fokusera på mänskliga objekt i övervakningsvideoramar kan den föreslagna L-CNN-algoritmen detektera fotgängare med en överkomlig beräkningsbörda till en kantenhet. En prototyp har implementerats på en kant nod (Raspberry PI 3) med hjälp av openCV-bibliotek, och tillfredsställande prestanda uppnås med hjälp av verkliga övervakningsvideoströmmar. Den experimentella studien har validerat utformningen av L-CNN och visat att det är en lovande metod för att beräkna intensiva applikationer i utkanten.
Således, inspirerad av den djupvis åtskilda konvolution och Single Shot multi-box Detector (SSD), en lättvikt CNN (L-CNN) utformades av Nikouei et al. Hoppa över det.
Real-Time Human Detection as an Edge Service Enabled by a Lightweight CNN
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Edge Computing (EDGE)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Edge Computing (EDGE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}