Banca de DEFESA: ALUIZIO FERREIRA DA ROCHA NETO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ALUIZIO FERREIRA DA ROCHA NETO
DATA : 31/03/2021
HORA: 13:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Edge-distributed Stream Processing for Video Analytics in Smart City Applications

 

PALAVRAS-CHAVES:

Cidades Inteligentes, Computação de Borda, Análise Inteligente de Vídeo, Fusão de Informações, Processamento de Fluxos

PÁGINAS: 108
RESUMO:

Aplicações emergentes de Internet das Coisas (IoT) baseadas em sensores distribuídos einteligência, especialmente no contexto de cidades inteligentes, apresentam muitos desafiospara a infraestrutura de rede e de processamento. Por exemplo, um único sistema comalgumas dezenas de câmeras de monitoramento é suficiente para saturar o backbonedacidade uma vez que tal sistema gera fluxos massivos de dados para aplicações baseadas em eventos que demandam um rápido processamento visando ações imediatas. A busca por uma pessoa desaparecida usando a tecnologia de reconhecimento facial é uma dessas aplicações que requer ação imediata no local onde essa pessoa se encontra, uma vez queesta localização é uma informação perecível. Uma estratégia promissora para dar suporte à demanda computacional de sistemas amplamente distribuídos geograficamente é a integração da computação de borda com inteligência de máquina visando se interpretar dados próximos aos sensores e reduzir a latência de ponta a ponta no processamento dos eventos.No entanto, devido à capacidade limitada e heterogeneidade dos dispositivos de borda,tal processamento distribuído não é trivial, especialmente quando as aplicações têm difer-entes requisitos de Qualidade de Serviço (QoS). Este trabalho apresenta um arcabouço para distribuição das tarefas de análise de vídeo na borda da rede.Tal arcabouço abrange uma arquitetura, métodos e algoritmos para (i) dividir o processamento de fluxos de vídeoem grande escala em várias tarefas de aprendizado de máquina; (ii) implantar essas tarefas como um workflow de processamento de dados em dispositivos de borda equipados com aceleradores de hardware para redes neurais; (iii) alocar um conjunto de nós com capacidade de processamento suficiente para executar oworkflow, minimizando o custo operacional relacionado à latência e energia e maximizando a disponibilidade. Também propomos a reutilização de nós executando tarefas compartilhadas por várias aplicações como, por exemplo, reconhecimento facial, otimizando assim o rendimento destes nós. Esse trabalho também apresenta simulações visando demonstrar que a distribuição do processamento em vários nós de borda reduz a latência e o consumo de energia e aindamelhora a disponibilidade em comparação ao processamento na nuvem.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1213777 - THAIS VASCONCELOS BATISTA
Interno - 1678918 - NELIO ALESSANDRO AZEVEDO CACHO
Externa à Instituição - FLAVIA COIMBRA DELICATO - UFF
Externo à Instituição - JOSÉ NEUMAN DE SOUZA - UFC
Externo à Instituição - PAULO DE FIGUEIREDO PIRES - UFF