計算コストの最適化に関する技術を適用することで、大規模な産業環境への適用性を高める方法として、以下の点が挙げられます。まず、エッジコンピューティングを活用することで、データ処理をカメラ近くのデバイスで行い、ネットワーク帯域幅の使用を削減し、リアルタイム性を向上させることができます。これにより、トラッキングや再識別の処理が迅速に行われ、遅延を最小限に抑えることが可能です。
さらに、分散処理を導入することで、複数のカメラからのデータを同時に処理し、全体の計算負荷を分散させることができます。これにより、システム全体のスループットが向上し、より多くのカメラを同時に管理することが可能になります。また、モデルの軽量化や量子化技術を用いることで、計算リソースの消費を抑えつつ、精度を維持することができ、特にリソースが限られたエッジデバイスでの運用が容易になります。