論文の概要: Video Anomaly Detection Using Pre-Trained Deep Convolutional Neural Nets and Context Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02406v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 00:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 05:54:24.916666
• Title: Video Anomaly Detection Using Pre-Trained Deep Convolutional Neural Nets and Context Mining
• Title（参考訳）: 事前学習した深部畳み込みニューラルネットワークとコンテキストマイニングによるビデオ異常検出
• Authors: Chongke Wu, Sicong Shao, Cihan Tunc, Salim Hariri
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した畳み込みニューラルネットモデルを用いて特徴抽出とコンテキストマイニングを行う方法について述べる。 我々は,高レベルの特徴から文脈特性を導出し,ビデオ異常検出法の性能をさらに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0646127669654835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is critically important for intelligent surveillance systems to detect in a timely manner any malicious activities. Many video anomaly detection approaches using deep learning methods focus on a single camera video stream with a fixed scenario. These deep learning methods use large-scale training data with large complexity. As a solution, in this paper, we show how to use pre-trained convolutional neural net models to perform feature extraction and context mining, and then use denoising autoencoder with relatively low model complexity to provide efficient and accurate surveillance anomaly detection, which can be useful for the resource-constrained devices such as edge devices of the Internet of Things (IoT). Our anomaly detection model makes decisions based on the high-level features derived from the selected embedded computer vision models such as object classification and object detection. Additionally, we derive contextual properties from the high-level features to further improve the performance of our video anomaly detection method. We use two UCSD datasets to demonstrate that our approach with relatively low model complexity can achieve comparable performance compared to the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、知的監視システムにとって、悪意のある行為をタイムリーに検出する上で極めて重要である。 ディープラーニング手法を用いた多くのビデオ異常検出手法は、固定されたシナリオで単一のカメラビデオストリームに焦点を当てている。 これらのディープラーニング手法は、複雑な大規模トレーニングデータを使用する。 そこで本稿では,事前学習された畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて特徴抽出と文脈マイニングを行い,モデルの複雑さが比較的低いデノージングオートエンコーダを用いて,iot(internet of things, モノのインターネット)のエッジデバイスなどのリソースに制約のあるデバイスに対して,効率的かつ正確な監視異常検出を行う方法を提案する。 我々の異常検出モデルは,対象分類や物体検出などの組み込みコンピュータビジョンモデルから得られた高レベル特徴に基づいて決定を行う。 さらに,高レベルの特徴から文脈特性を導出し,ビデオ異常検出法の性能をさらに向上させる。 2つのUCSDデータセットを使用して、比較的モデル複雑性の低いアプローチが、最先端のアプローチと比較して同等のパフォーマンスを達成できることを示す。

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