InputGuard: Lightweight Input Validation Framework for Robust Edge AI Vision Pipelines - Evaluation in Mobile Thermal Imaging
Fragment książki (Materiały konferencyjne)
MNiSW
140
konferencja
| Status: | |
| Autorzy: | Baran Katarzyna |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Strony: | 1158 - 1165 |
| Bazy: | Google Scholar | DBLP | Semantic Scholar | Claritive |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | TAK |
| Nazwa konferencji: | 21st International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering |
| Skrócona nazwa konferencji: | 21st ENASE 2026 |
| URL serii konferencji: | LINK |
| Termin konferencji: | 22 maja 2026 do 24 maja 2026 |
| Miasto konferencji: | Benidorm |
| Państwo konferencji: | HISZPANIA |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 24 maja 2026 |
| Abstrakty: | angielski |
| Designing reliable edge AI vision systems for mobile devices faces a fundamental software engineering challenge: input quality degradation (e.g., blur, overexposure, thermal artifacts) often renders even highly optimized inference models unreliable. In this position paper, we argue that lightweight, pre-inference input validation should be considered a standard defensive design practice in edge AI software pipelines, rather than an optional add-on. To support this position, we present InputGuard, a concrete instantiation of such a mechanism-a minimal-footprint framework that acts as an early quality gate before the main model. Preliminary evaluation on a real-world dataset of smartphone-captured thermal images shows that InputGuard reduces erroneous downstream decisions by 79.9–88.0%, with validation latency below 35 ms and memory footprint under 4.8 MB on mid-range devices. These results provide initial evidence for our thesis and open a discussion on integrating lightweight quality components into the software engineering lifecycle of resource-constrained AI systems. We conclude by outlining research challenges and future directions for making input validation a first-class citizen in edge AI development. |
