FSMガイド付き階層化とマルチモデル・コンセンサスによるエッジベースの滞留水検出
arXiv cs.CV / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、Raspberry-Pi級デバイス（オプションでJetsonにより加速可能）を用いて農地における滞留水（standing water）を検出する、エッジ展開型のシステムを提案する。カメラ映像と環境センサ（湿度、気圧、温度）を融合する。
- 有限状態機械（FSM）は意思決定エンジンとして機能し、断続的な接続性と、動きに依存した計算予算のもとで、精度・低遅延・省エネルギーのバランスを取りながら、ローカル推論とオフロード推論のいずれかの階層を適応的に選択する。
- 画像に基づく検出はマルチモデルYOLOエンsembleにより生成され、日周のベースラインに基づくセンサ融合が、環境上の異常が起きた場合に意思決定の「慎重さ（caution）」を調整する。
- システムはフレーム単位の意思決定をログに記録し、ビット同一のハードウェアインザループ（HIL）リプレイを可能にする。複数の構成にわたる実験では、固定的なローカル基準よりも検出性能が向上することが示される。
- さらに、常に重いオフロード戦略を行う場合に比べてエネルギー消費が低いことが示されつつ、実運用に近い農業展開シナリオにおいてテールレイテンシを抑えられることも示唆される。
