A Lightweight Vision-Language Model for Disaster Image Summarization

国際会議 · 2026

A Lightweight Vision-Language Model for Disaster Image Summarization

Keywords

セマンティック通信災害対応Vision-Language Modelエッジ推論DR-IoT画像要約

Hibiki Yoshizaki , Akira Uchiyama , Akihito Hiromori , Mineo Takai , Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerconAI 2026, pp. 1203–1208

出版社版 (DOI)

DOI: 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585419

解説

大規模災害の発生直後、対策本部は現場の状況を迅速かつ正確に把握する必要があります。画像や映像はそのための有力な情報源ですが、通信インフラが被災した状況ではファイルサイズが大きすぎて、多地点から準リアルタイムに集約することは困難です。既存のLPWAやDR-IoTといった災害耐性の高い無線システムは使えるものの、数十kbps程度の帯域しかなく、画像をそのまま送ることはできません。

Overview of the proposed lightweight vision-language model

本研究では、カメラ付きエッジ端末が各拠点で撮影した画像を端末上で簡潔なテキスト要約に変換し、テキストだけを送信することで、限られた帯域下でも客観的な状況報告を可能にする仕組みを提案します。送信後、対策本部が必要と判断した画像のみ高解像度で後追い取得するという二段構えで、災害対応時の通信資源と人的資源の配分を支援します。

コアとなるのは、小型デバイス上で動作する軽量Vision-Language Modelです。災害シーンを対象とした要約タスクに特化し、既存の軽量キャプション生成モデルと出力品質・モデルサイズ・レイテンシの観点で比較評価を行いました。実験の結果、IoTデバイス上で実用的なレイテンシを達成しつつ、災害ドメインに特化した要約において既存モデルと同等以上の精度が得られることを確認しました。

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