9月24日(月)
朝5時45分起床。ちょっと頭が重い。メールを読んで、昨日の日記を付ける。テレビをつけたら名探偵柯南をやっていた。
7時過ぎに朝食。野菜中心であまり食べない予定なのだが、うまいのでつい食べ過ぎてしまう。
部屋に戻ってしばらくスライドづくり。9時過ぎに会場の受付に行ってレジストレーション。会場と同じホテルに泊まると、こういうとき便
利だ。鞄はちょっと模様のついたメッセンジャーバッグ。ボールペンとキーホルダー、立派なノートがおまけについてきた。
荷物をいったん部屋において、出発。午前のチュートリアルはワイヤレス通信の標準化の話なのでパスして、午後のチュートリアル(ビデオセンサーの話)を聞
く予定。天気予報は雨だが、外は曇りで雨は降っていない。せっかく数時間時間があいたので、どこかに行こう。
ホテルの周りにはへんな彫刻がいっぱいある。
とりあえず歩きだし、近くの夜市になるらしいあたりをちょっと歩いてみる。なかなかすてきなイラストの看板があったり。いまは早朝なの
でほとんどの店が閉まっている。
そこからMRTの台電大楼駅まで歩く。
どこに行くかよく考えてなかったが、とりあえず地下鉄には乗るだろうということで。地下鉄駅でガイドブックをみて、比較的近くで扱いの
大きい観光地ということで、この辺で一番ふるい寺である龍山寺に行くことに。
というわけで、以前台北に来たときに買っておいたEasyCardにお金をチャージしようと思ったらチャージ機が故障中。しかたないので反対側の入り口付
近の券売機まで歩いて、無事チャージ。準備OK。
龍山寺には台北駅で乗り換えて20分ぐらい。
駅に隣接した大きなショッピングセンターの地下を通るのだが、まだ店は開いていなかった。もう10時を回っているんだが、いつ開くんだ
ろうか。龍山寺駅の女子トイレには、中の空き具合を示す表示が出ている。親切なのかなあ。
龍山寺はそれなりに大きい寺だ。
最初の門をくぐると、右手に人工の滝がある。
中門をくぐる。特に拝観料みたいなのはないらしい。中は人でいっぱいで、みんな線香をあげて拝んでいる。
入り口近くでは線香のほかに花やお供えのお菓子をたくさん売っている。せっかくなので線香を買った。
線香に火をつける。線香を頭のところに押しいただいて何度かお辞儀をするのがこちら風の拝み方。線香は何本か束で売っているのだが、線香を集めるところに
1本ずつ入れては拝むのがよいらしい。
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中央付近では、なんかクジみたいなものをみんなが引いていて、半月型の木片を投げている。占いかな。くじを試しに引いてみたが、数字が
書いてあるだけで、どう見てよいのかわからなかった。
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次々に線香をあげながら拝む。前のお堂に仏様が何体かいて、後ろには道教の神様たち。学問の神様には特に気合いを入れて拝む。縁結びの
神様(誕生娘娘)が有名らしい。
一通り拝んで寺を出る。次のミッションは、この近くにある「元祖胡椒餅」を食べること。
寺の横の路地に入ってみた。
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関係ないけど地蔵系の神様がいたので、そこも拝んでみた。
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もう一度地図で確認すると、元祖胡椒餅はこっちではないらしい。駅の方に戻って、店を探す。地図を頼りに行ってみると・・・
薄暗くて細い路地の向こうに元祖胡椒餅があった。こんなところにあるのか。
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とりあえず客はいなくて、婆さんが小麦粉をこねたりしている。胡椒餅を2個買おうと思ったが、話が通じなくて1個だけ売ってもらった。
薄暗い路地から出たところで胡椒餅を立ち食い。この辺はホームレスも多く、あまりいい雰囲気ではない。胡椒餅はうまいが皮が固い。
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胡椒餅だけではちょっと足りないので、牛肉麺が食べたいと思って探す。
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元祖胡椒餅のすぐ近くに市場みたいなところがあり、食べ物をたくさん売っているのだ
が、牛肉麺はない。
牛肉麺を求めてさまよい歩く。いろんなものが売られていておもしろい。虱目魚ってなんだろう?
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観光をかねてどんどん歩き、小南門の近くまで来た。実際に門がある。
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門の近くで、おじさんが露天でパンを売っている。牛肉麺が食べられなかったので、パンを食うのもいいかと思って買ってみる。2種類のパ
ンのどちらにしよう
か迷っていたら、両方買わされた。「こっちだけでいい」といえなかったのでそのまま買う。まあ高いもんじゃないしな。あんパンはあまり甘くなくて素朴な
味。
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小南門駅から地下鉄で台電大楼。歩いて戻り、12時過ぎ。
だいぶ時間があるので、チケットを使ってホテルのレストランへ。
パンを食べてそれほどおなかは空いてないのだが、料理はどれもうまそう。アイスとかケーキの食べ放題もあってヤバい感じ。やや控えめに食べる。
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13時20分からチュートリアル。会場は広いのだが人がまばらでちょっと残念。
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Perpetual Wireless Video Sensors for Internet of Things
(Shao-Yi Chen,
NTU)
概要
・IoTの重要性
・長低消費電力ワイヤレスビデオセンサーが重要になる
・チャレンジ
Context-aware distributed video coding
Application-adaptive distributed video
coding
携帯電話&インターネットの次の技術:M2M
・Youtubeのいくつかのビデオを紹介。
Vodafone: ホームオートメーションみたいな話。
Erickson: Social Web of Things これもにたような。
・複数の家庭・オフィス機器が連係して動作する必要がある
・Sensing, Robotics, Communication, Analysis
Internet of Things (aka Machine-to-machine)
・定義
データを収集するスマートデバイス
コンテキストや情報を交換する
・ビデオ紹介
Internet of Things - Traffic accident
・IoTで変わる我々の生活
・Smart Agriculture
モニタリング方法:蠅取り紙による虫のモニタリング→自動モニタリング→ビジョンベースリアルタイム手法
温室:通常の温室→自動温室→植物工場
・パーソナル・ヘルスケアシステム
各種センサー情報をインターネットで収集
・エコハウスシステム
各種センサー:明るさ、温度など
・IEEE Special Issuesの紹介
Internet of Things について
・Internet of Things は、Wireless Sensor NetworkとかCyber-Physical
Systemの新しい別名なのか?
それぞれに違いがある
・IoTの技術的チャレンジ
低消費電力デバイス
通信・処理
サービス
・超低消費電力ユビキタスセンサ技術
エネルギーハーベスティング
低消費電力センシング
低消費電力アナリシス
低消費電力RF通信
ビデオセンサーシステム
・大量に存在するビデオセンサー(監視カメラ、スマートフォン、車、その他センサー)がM2Mシステムの目になる
・チャレンジ
大量のバンド幅と計算量、デプロイコスト
・技術的ドライビングフォース
VLSI技術、コンピュータビジョン技術、符号化技術、大量データ解析、エネルギーハーベスティング、低消費電力データ転送、などなど
超低コスト・低消費電力ビデオセンサ、永続的(perpetual)ビデオカメラ
・監視カメラネットワークとの違いは?
もっと動的(たとえば車についているカメラがたまたまとらえた映像を使うなど)
・ワイヤレスビデオセンサーの電力解析
PCベースシステム
98%はプロセッサによる符号化に使われる(残りの2%はセンサー、通信電力は無視できる)
ASICベースシステム 74.45mW
センサーが64%、符号化が32%、通信4%
・エネルギーハーベスティング
低消費電力化により、消費電力数十〜数百mWに→ハーベスティングでまかなえる
RFエネルギー、太陽電池、振動、ゼーベックデバイス
・分散ビデオコーディング
通常のビデオ圧縮の基礎、ハードウェアによる映像符号化
エンコードが重い・デコードは軽い
M2Mネットワークの場合には、エンコーダの数が多くて計算資源が貧弱→DVC
Distributed Video Coding (DVC)
複数の映像をそれぞれエンコードし、まとめてデコードする
Slepian-Wolf Theorem
Wyner-Ziv Coding
エンコーダは画像を量子化した後にLDPCなどの誤り訂正符号化を行い(Slepian-Wolf Coder)、パリティビットだけを送信する。
デコーダは誤り訂正によって元の信号を復元する
ここでいったん休憩してコーヒーブレイク。
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15時10分から後半。
・DVCについて
キーフレームはそのまま(通常のエンコードのやり方で)伝送
Intra frame (Wyner-Ziv
frame)はターボ符号化(など)をしたあと、パリティビットだけを送信
受信側では、受信したキーフレームに対して「誤り訂正」をすることでWyner-Zivフレームを復元する
→エンコーダではフレーム感想感などを全く考えずエンコードし、デコーダではフレーム間の関係を考慮してデコードする:これまでの枠組みと逆。エンコード
が軽く、デコードが重い
・DISCOVER codec (もっともよく参照されている)
・Unified DVC
・既存のDVCの分析
対象はDISCOVER 比較対象はH.264/AVC SP
使用映像はForemanとか
DISCOVERはH.264の動きベクトル補償がないものと同等(映像による)
実際に使われるH.264/AVC SPよりはだいぶ悪い
消費電力でみると、ASICで実現したときには、H.264エンコード部分を100とすると、動きベクトル補償がないH.264が37に対し、DVCは
7。しかし、センサー全体でみると、圧縮効率が悪いために送信パワーがより多く必要で、全体としてはH.264 no
motionとほぼ同じ。プロセッサベースで実現した場合にはDVCが圧倒的に低消費電力。
PRISM(DVCベースエンコーダ)はH.264に比べてパケットロスに強い
・State-of-the-art DVC system
DCTベース。エンコーダ解析部があり、どのようなエンコードをしたかについてのハッシュを生成して送信する
LDPCかターボ符号
デコーダ側のサイド情報計算が重要
ノイズのモデル化
後処理で雑音除去を行う
Distributed Video Analysis
・多くのビデオカメラが同じ場所を撮影しており、ほとんどの時間は何のイベントも起きていない
イベントが起きていないときには生きているカメラの数を減らしたり、ビデオの質を落としたりして消費電力を落とせる
→イベント検出が必要
・イベント検出のための映像解析
セグメンテーション、追跡、顔検出・スコアリング
・セマンティックレベル
signal, object, event
セマンティックレベルを使った通信トラフィックの低減
イベントを検出し、イベントが起きたときだけデータを転送する
・単一カメラのためのビデオ解析アルゴリズム
ビデオ解析チップを試作 消費電力197mW (peak)
・協調監視システム
複数の固定カメラ、移動ロボット上のカメラの協調
固定カメラが侵入者を発見し、ロボットがそこまで移動して撮影
・まとめ
質問タイム
・DVCではデコーダからエンコーダへフィードバックがあるようだが、どの程度のビットレートなのか?
フィードバックがあるのはその通り。問題は、リアルタイム伝送をするためにはデコーダがリアルタイム動作しなければならない点。
・DVCは理論的にはふつうのエンコーダより悪いのか?
理論的な解析によれば従来のコーデックと同程度。現状はそこまで行っていない。
チュートリアルはなかなかおもしろかった。
チュートリアル終了後、部屋に荷物をおいて、近くでやっている師大夜市をのぞいてみることにする。ホテルから歩いて、ちょっと迷ったが10分ほどでそれら
しいエリアに到着。
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出ている店のほとんどは服かアクセサリーで、若い女向けだ。隣のエリアに台湾師範大学があるので、そこの学生がメインなのだろう。
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ポルトガルのエッグタルトがあったり、日本の駄菓子屋があったりする。
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滷味と書かれている屋台に人が集まっている。おでんの具を自分で選んで煮てもらうもののようだ。難易度高いのでスキップ。昼間食べられなかった牛肉麺を食
べようと探す。
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少し行ったところに牛肉麺の店を発見!早速中に入る。システムがよくわからなかったのだが、伝票に自分で注文を書いて最後に支払うという普通のやり方だっ
た。紅焼牛肉麺よりもちょっと高い招牌紅焼牛三寶麺というのを頼む。小で160元。
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来てみると、牛のモツ煮が入った麺だった。ここの店の麺は刀削麺で、表で小麦粉の固まりを持ったおじさんが麺をサクサク削っていた。腰のあるうどんのような麺で大
変うまい。味はピリ辛。モツ類はとてもよく煮込んであってやわらかい。
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小だけど結構腹一杯になって、またふらふらと夜市を歩く。なにかおみやげを買わなきゃなあと思いながら、なかなか良いものはない。途中で豆花があったの
で、花生豆花(ピーナッツの煮込みがのっている)を頼む。なぜ花生を選んだかというと、発音しやすかったから。
看板猫のいるお店。
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結局1時間ほど歩き回って、ホテルとおぼしき方向に帰る。しかし、途中でこっちの方角でいいのかどうか怪しくなってきたので、コンビニに寄って地図を書っ
た。ついでにビールと、つまみにベビースターラーメン(エビチリ味)を買った。方角はそれほどは間違っていなくて、そのまま行って曲がればホテルだった。
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宿に戻り、ベビースターをつまみにビールを飲みながら学会の雑用。22時半頃寝る。
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