要約
ビデオ解析は、現代のシステムやサービスで広く使われている。ビデオアナリティクスの最前線は、ユーザーが特定の関心のあるオブジェクトを見つけるために開発するビデオクエリーである。ビデオ解析の中心であるビデオオブジェクト（例えば、人間、動物、車など）は、伝統的なオブジェクト指向言語でモデル化されたオブジェクトと精神が似ているという洞察に基づいて、我々はビデオ解析へのオブジェクト指向アプローチを開発することを提案する。VQPyと名付けられたこのアプローチは、ユーザがビデオ・オブジェクトとそのインタラクションを簡単に表現できる構成要素を持つPythonのフロントエンド$unicode{x2015}$と、ビデオ・オブジェクトに基づいてパイプラインを自動的に構築して最適化できる拡張可能なバックエンド$unicode{x2015}$で構成される。我々は、VQPyを実装し、オープンソース化した。VQPyは、CiscoのDeepVisionフレームワークの一部として製品化されている。
要約(オリジナル)
Video analytics is widely used in contemporary systems and services. At the forefront of video analytics are video queries that users develop to find objects of particular interest. Building upon the insight that video objects (e.g., human, animals, cars, etc.), the center of video analytics, are similar in spirit to objects modeled by traditional object-oriented languages, we propose to develop an object-oriented approach to video analytics. This approach, named VQPy, consists of a frontend$\unicode{x2015}$a Python variant with constructs that make it easy for users to express video objects and their interactions$\unicode{x2015}$as well as an extensible backend that can automatically construct and optimize pipelines based on video objects. We have implemented and open-sourced VQPy, which has been productized in Cisco as part of its DeepVision framework.
arxiv情報
| 著者 | Shan Yu,Zhenting Zhu,Yu Chen,Hanchen Xu,Pengzhan Zhao,Yang Wang,Arthi Padmanabhan,Hugo Latapie,Harry Xu |
| 発行日 | 2023-11-03 16:58:10+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |