本研究では、大学食堂のように短時間に人流が集中する環境を対象に、多数のカメラ映像をリアルタイム解析するエッジ・クラウド協調型パイプラインを構築した。クラウド側のメッセージキュー滞留量を指標に、Jetson側のクリップ長・解像度・FPSを動的に調整し、必要に応じてキューを間引いて遅延を抑制する。また、間引き区間は過去データに基づく補完値で埋めることで統計的な一貫性を維持した。人数が増えると1クリップ当たりの解析時間が増加し遅延が悪化するが、本手法により昼休みピーク時でも遅延の累積を抑制できた。