In recent years, we have witnessed an explosive growth of data. Much of this data is video data generated by security cameras, smartphones, and dash cams. The timely analysis of such data is of great practical importance for many emerging applications, such as real-time facial recognition and object detection. In this study, we address the problem of real-time in-situ video analytics with dash cam videos and present EdgeDashAnalytics (EDA), an edge-based system that enables near real-time video analytics using a local network of mobile devices. In particular, it simultaneously processes videos produced by two dash cams of different angles with one or more mobile devices on the move in a near real-time manner. One camera faces outward to capture the view in front of the vehicle, while the other camera faces inward to capture the driver. The outer videos are analysed to detect potential driving hazards, while the inner videos are used to identify driver distractedness. EDA achieves near real-time video analytics using resource-constrained, transient mobile devices by devising and incorporating several optimisations, with a tolerable loss in accuracy. We have implemented EDA as an Android app and evaluated it using two dash cams and several heterogeneous mobile devices with the BDD100K dash cam video dataset (arXiv:1805.04687 [cs.CV]) and the DMD driver monitoring dataset (arXiv:2008.12085 [cs.CV]). Experiment results demonstrate the feasibility of real-time video analytics in terms of turnaround time and energy consumption (or battery usage), using resource-constrained mobile devices on the move.


翻译:近些年来,我们目睹了数据爆炸性增长。许多这些数据都是由安全相机、智能手机和闪存摄像头生成的视频数据。对这些数据的及时分析对于许多新出现的应用,例如实时面部识别和物体探测等,具有重大的实际意义。在本研究中,我们处理的是实时现场视频分析,配有破碎的摄像头视频和展示EdgeDashAnalytics(EDA),这是一个边缘基点系统,它利用移动装置的当地网络,使得近实时视频分析能够进行实时视频分析。特别是,它同时处理由两个不同角度的闪烁摄像头制作的视频,以近实时的方式移动一个或一个以上的移动装置制作的视频数据。一个相机面向外向外拍摄车辆前面的视图,而另一个相机则向内面拍摄驱动器。对外视频进行分析,以探测潜在的驱动危险,而内端视频用来识别驱动力偏移。[EDADA](EDA)近实时视频分析,使用资源控制、转动的移动装置,通过设计并安装若干移动装置,并安装一些移动的视频数据,并用ADDDDDDDDD数据进行实时数据精确评估。

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