ACORN+：一种适用于设备与云协作视频服务的自适应压缩-重建技术

《ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》：ACORN+: Adaptive Compression-Reconstruction for Device-Cloud Collaboration Video Services

针对物联网视频流传输需求，改进ACORN+框架结合压缩感知与深度学习技术，实现多帧压缩和设备-云端协作，在动作识别任务中速度提升超3倍，重建质量提升1-4dB，编码时间成本和体积减少超4倍。

　　

摘要

随着基于边缘的自主系统（如移动工业物联网（IIoT）网络）的不断发展，边缘设备能够以更高的比特率捕获并上传视频。大量的边缘计算终端节点迫切需要足够的多媒体数据来满足实时视频服务的需求。然而，Web 2.0中现有的视频服务编码标准并非专门为物联网视频流设计。我们基于压缩感知和深度学习的最新进展，改进了我们的自适应压缩-重建框架ACORN，推出了ACORN+。在终端节点，我们将多个连续的视频帧压缩成一个帧以减少视频体积。鉴于预计设备端将完成多种智能任务，我们还设计了一种设备-云协作方案，使得基于深度学习的算法可以在设备和服务器端同时执行。实验表明，可以在压缩后的帧上进行视频分析。以动作识别为例，我们发现ACORN+在压缩帧上的处理速度提升了3倍以上。ACORN+中的重建算法性能也提高了1-4分贝。此外，在ACORN+框架下，编码时间成本和编码后的视频体积均减少了4倍以上。