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 Cross-Camera Inference on the Constrained Edge 约束边的跨摄像机推理
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摘要： 边缘设备的激增将计算从云推向数据源，视频分析是边缘计算最有前途的应用之一。运行视频分析对计算和延迟敏感，因为视频帧由复杂的深度神经网络 （DNN） 分析，这给资源受限的边缘设备带来了巨大压力。为了解决推理延迟和资源成本之间的紧张关系，我们提出了 Polly，这是一种跨摄像头推理系统，它使具有不同但重叠的视野 （FoV） 的共置摄像头能够在彼此之间共享推理结果，从而消除同一物理区域中对象的冗余推理工作。Polly 的设计解决了跨摄像头推理的两个基本挑战：如何自动识别重叠的 FoV，以及如何在摄像头之间准确共享推理结果。使用真实世界交通监控数据集对 NVIDIA Jetson Nano 进行的评估表明，Polly 将推理延迟降低了 71.4%，同时实现了与最先进的系统几乎相同的检测精度。 |
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