論文の概要: Anomaly Detection using Edge Computing in Video Surveillance System: Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02778v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 17:41:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 15:48:24.006797
• Title: Anomaly Detection using Edge Computing in Video Surveillance System: Review
• Title（参考訳）: エッジコンピューティングを用いたビデオ監視システムにおける異常検出
• Authors: Devashree R. Patrikar, Mayur Rajram Parate
• Abstract要約: スマートシティの概念は、都市計画者や研究者に近代的で安全で持続可能なインフラを提供し、住民にまともな生活の質を与えるよう影響を与えている。 このニーズを満たすために、市民の安全と幸福を高めるために、ビデオ監視カメラが配備されている。 現代科学の技術的発展にもかかわらず、監視ビデオシステムにおける異常事象の検出は困難であり、徹底的な人間の努力を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The current concept of Smart Cities influences urban planners and researchers to provide modern, secured and sustainable infrastructure and give a decent quality of life to its residents. To fulfill this need video surveillance cameras have been deployed to enhance the safety and well-being of the citizens. Despite technical developments in modern science, abnormal event detection in surveillance video systems is challenging and requires exhaustive human efforts. In this paper, we surveyed various methodologies developed to detect anomalies in intelligent video surveillance. Firstly, we revisit the surveys on anomaly detection in the last decade. We then present a systematic categorization of methodologies developed for ease of understanding. Considering the notion of anomaly depends on context, we identify different objects-of-interest and publicly available datasets in anomaly detection. Since anomaly detection is considered a time-critical application of computer vision, our emphasis is on anomaly detection using edge devices and approaches explicitly designed for them. Further, we discuss the challenges and opportunities involved in anomaly detection at the edge.
• Abstract（参考訳）: スマートシティの現在の概念は、都市計画者や研究者に近代的で安全で持続可能なインフラを提供し、住民に適切な生活の質を与えるよう影響を与えている。 これを実現するために、市民の安全と幸福を高めるためにビデオ監視カメラが配備された。 現代科学の技術的発展にもかかわらず、監視ビデオシステムにおける異常事象の検出は困難であり、徹底的な人間の努力を必要とする。 本稿では,知的ビデオ監視における異常を検出するために開発された様々な手法について調査した。 まず,過去10年間の異常検出に関する調査を再考する。 そこで我々は,理解しやすい手法を体系的に分類した。 異常の概念は文脈によって異なるので、異常検出において関心の対象と公開データセットを識別する。 異常検出はコンピュータビジョンの時間的クリティカルな応用と考えられるため、エッジデバイスを用いた異常検出とそれ用に明示的に設計されたアプローチに重点を置いている。 さらに,エッジにおける異常検出に関わる課題と機会について考察する。

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