E3-UAV: An Edge-based Energy-Efficient Object Detection System for Unmanned Aerial Vehicles

要約

ディープラーニング技術の進歩により、無人航空機 (UAV) ベースの物体検出のアプリケーションは、車両カウント、火災探知、都市監視などの幅広い分野で普及しています。
既存の研究のほとんどは、UAV ベースの物体検出に固有の課題の一部のみを研究していますが、エネルギー消費削減のための実用的なシステムを設計するためにさまざまな側面のバランスをとった研究はほとんどありません。
これに応えて、UAV 用のエッジベースのエネルギー効率の高い物体検出システムである E3-UAV を紹介します。
このシステムは、必要な最もエネルギー効率の高い飛行パラメータ (飛行高度、飛行速度、検出アルゴリズム、サンプリング レートを含む) を決定することでエネルギー消費を最小限に抑えることを目的として、さまざまな UAV デバイス、エッジ デバイス、検出アルゴリズムを動的にサポートするように設計されています。
タスクの検出要件を満たすため。
まず実際のタスクに対する効果的な評価指標を提示し、数百の実際の飛行データに基づいて透明なエネルギー消費モデルを構築して、エネルギー消費と飛行パラメータの関係を形式化します。
次に、システムによる飛行パラメータの決定を支援するために、大量の実際の飛行データに基づいた軽量でエネルギー効率の高い優先順位決定アルゴリズムを提案します。
最後に、システムのパフォーマンスを評価します。実験結果は、実際のシナリオでエネルギー消費を大幅に削減できることを示しています。
さらに、研究者やエンジニアが UAV ベースの物体検出をさらに研究するのに役立つ 4 つの洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Motivated by the advances in deep learning techniques, the application of Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based object detection has proliferated across a range of fields, including vehicle counting, fire detection, and city monitoring. While most existing research studies only a subset of the challenges inherent to UAV-based object detection, there are few studies that balance various aspects to design a practical system for energy consumption reduction. In response, we present the E3-UAV, an edge-based energy-efficient object detection system for UAVs. The system is designed to dynamically support various UAV devices, edge devices, and detection algorithms, with the aim of minimizing energy consumption by deciding the most energy-efficient flight parameters (including flight altitude, flight speed, detection algorithm, and sampling rate) required to fulfill the detection requirements of the task. We first present an effective evaluation metric for actual tasks and construct a transparent energy consumption model based on hundreds of actual flight data to formalize the relationship between energy consumption and flight parameters. Then we present a lightweight energy-efficient priority decision algorithm based on a large quantity of actual flight data to assist the system in deciding flight parameters. Finally, we evaluate the performance of the system, and our experimental results demonstrate that it can significantly decrease energy consumption in real-world scenarios. Additionally, we provide four insights that can assist researchers and engineers in their efforts to study UAV-based object detection further.

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