Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomaly Detection Based on Deep Learning Using Video for Prevention of Industrial Accidents

論文の概要: Anomaly Detection Based on Deep Learning Using Video for Prevention of Industrial Accidents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13734v1
Date: Thu, 28 May 2020 01:53:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-27 05:20:39.831855
Title: Anomaly Detection Based on Deep Learning Using Video for Prevention of Industrial Accidents
Title（参考訳）: 産業事故防止のためのビデオを用いた深層学習に基づく異常検出
Authors: Satoshi Hashimoto, Yonghoon Ji, Kenichi Kudo, Takayuki Takahashi, and Kazunori Umeda
Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いた産業事故防止のための異常検出手法を提案する。機械学習技術を使ってデータの異常を識別する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0552049801885746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes an anomaly detection method for the prevention of industrial accidents using machine learning technology.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術を用いた産業事故防止のための異常検出手法を提案する。

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