EdgeVidSum: Real-Time Personalized Video Summarization at the Edge
作者: Ghulam Mujtaba, Eun-Seok Ryu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-05-28
💡 一句话要点
EdgeVidSum：提出一种轻量级的边缘设备实时个性化视频摘要方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 边缘计算 视频摘要 个性化推荐 实时处理 轻量级模型
📋 核心要点
- 现有视频摘要方法计算量大，难以在边缘设备上实时运行，且存在用户隐私泄露风险。
- EdgeVidSum利用缩略图容器降低计算复杂度，并设计轻量级2D CNN模型提取用户偏好内容，生成个性化摘要。
- 该方法在Jetson Nano等资源受限设备上实现了实时视频摘要，验证了其计算效率和实用性。
📝 摘要（中文）
EdgeVidSum是一种轻量级方法，能够在边缘设备上直接生成长视频的个性化快进摘要。该方法通过创新的基于缩略图的技术和高效的神经网络架构，实现实时视频摘要，并通过本地数据处理保护用户隐私。与逐帧处理整个视频的传统方法不同，EdgeVidSum使用缩略图容器来显著降低计算复杂度，同时不牺牲语义相关性。该框架采用分层分析方法，其中轻量级2D CNN模型从缩略图中识别用户偏好的内容，并生成时间戳以创建快进摘要。交互式演示突出了该系统为电影、体育赛事和电视节目等长视频创建定制视频摘要的能力，所有计算都在Jetson Nano等资源受限的设备上无缝进行，展示了EdgeVidSum如何解决现代视频消费环境中计算效率、个性化和隐私的关键挑战。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频摘要方法通常需要处理大量的视频帧，计算复杂度高，难以在资源受限的边缘设备上实现实时处理。此外，将视频数据上传到云端进行处理会带来用户隐私泄露的风险。因此，如何在边缘设备上高效、安全地生成个性化的视频摘要是一个重要的研究问题。
核心思路：EdgeVidSum的核心思路是利用视频的缩略图作为视频内容的代表，从而大幅度减少需要处理的数据量。通过分析缩略图，可以快速识别用户感兴趣的内容片段，并生成相应的视频摘要。这种方法避免了逐帧处理整个视频，显著降低了计算复杂度，使其能够在边缘设备上实时运行。
技术框架：EdgeVidSum框架主要包含以下几个阶段：1) 缩略图提取：从视频中提取关键帧作为缩略图，形成缩略图容器。2) 用户偏好学习：利用轻量级2D CNN模型分析缩略图，学习用户对不同类型内容的偏好。3) 时间戳生成：根据用户偏好，确定视频中感兴趣的时间片段，生成时间戳。4) 视频摘要生成：根据生成的时间戳，从原始视频中提取相应的片段，生成最终的视频摘要。
关键创新：EdgeVidSum的关键创新在于使用缩略图容器来代替原始视频帧进行分析。与传统的逐帧处理方法相比，这种方法能够显著降低计算复杂度，使其能够在边缘设备上实时运行。此外，该方法还设计了一个轻量级的2D CNN模型，用于学习用户偏好，进一步提高了计算效率。
关键设计：EdgeVidSum使用轻量级的2D CNN模型进行用户偏好学习，该模型结构简单，参数量小，适合在资源受限的边缘设备上部署。模型的训练数据可以根据用户的历史观看记录进行个性化定制。此外，缩略图的提取策略也会影响摘要的质量，需要根据具体的应用场景进行调整。损失函数的设计也需要考虑用户偏好的多样性，以生成更符合用户需求的视频摘要。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EdgeVidSum在Jetson Nano等边缘设备上实现了实时视频摘要，证明了其计算效率。通过使用缩略图容器和轻量级2D CNN模型，该方法显著降低了计算复杂度，使其能够在资源受限的环境下运行。交互式演示展示了EdgeVidSum为长视频创建定制摘要的能力，验证了其个性化和实用性。
🎯 应用场景
EdgeVidSum可应用于多种场景，例如智能家居、智能安防、车载娱乐等。用户可以在本地设备上快速生成个性化的视频摘要，节省时间和流量，同时保护个人隐私。该技术还可以应用于视频监控领域，帮助用户快速浏览监控录像，发现异常事件。未来，EdgeVidSum有望成为边缘计算领域的一项重要技术，推动视频内容消费模式的变革。
📄 摘要（原文）
EdgeVidSum is a lightweight method that generates personalized, fast-forward summaries of long-form videos directly on edge devices. The proposed approach enables real-time video summarization while safeguarding user privacy through local data processing using innovative thumbnail-based techniques and efficient neural architectures. Unlike conventional methods that process entire videos frame by frame, the proposed method uses thumbnail containers to significantly reduce computational complexity without sacrificing semantic relevance. The framework employs a hierarchical analysis approach, where a lightweight 2D CNN model identifies user-preferred content from thumbnails and generates timestamps to create fast-forward summaries. Our interactive demo highlights the system's ability to create tailored video summaries for long-form videos, such as movies, sports events, and TV shows, based on individual user preferences. The entire computation occurs seamlessly on resource-constrained devices like Jetson Nano, demonstrating how EdgeVidSum addresses the critical challenges of computational efficiency, personalization, and privacy in modern video consumption environments.