論文の概要: Anomaly Detection in Residential Video Surveillance on Edge Devices in IoT Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04767v1
• Date: Sat, 10 Jul 2021 05:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:20:04.127185
• Title: Anomaly Detection in Residential Video Surveillance on Edge Devices in IoT Framework
• Title（参考訳）: IoTフレームワークにおけるエッジデバイス上の家庭用ビデオサーベイランスの異常検出
• Authors: Mayur R. Parate, Kishor M. Bhurchandi, Ashwin G. Kothari
• Abstract要約: CPUのみのエッジデバイスを用いたインテリジェント監視のための異常検出を提案する。 オブジェクトレベルの推論と追跡をキャプチャするモジュラーフレームワークが開発されている。 実験により,提案手法は実現可能であり,実生活シナリオにおいて良好な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Intelligent resident surveillance is one of the most essential smart community services. The increasing demand for security needs surveillance systems to be able to detect anomalies in surveillance scenes. Employing high-capacity computational devices for intelligent surveillance in residential societies is costly and not feasible. Therefore, we propose anomaly detection for intelligent surveillance using CPU-only edge devices. A modular framework to capture object-level inferences and tracking is developed. To cope with partial occlusions, posture deformations, and complex scenes we employed feature encoding and trajectory associations. Elements of the anomaly detection framework are optimized to run on CPU-only edge devices with sufficient FPS. The experimental results indicate the proposed method is feasible and achieves satisfactory results in real-life scenarios.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな居住者監視は、最も重要なスマートコミュニティサービスの1つだ。 セキュリティに対する需要が高まる中、監視システムは監視シーンの異常を検出する必要がある。 住宅社会における知的監視のための高容量計算装置の利用は費用がかかり、実現不可能である。 そこで我々は,CPUのみのエッジデバイスを用いたインテリジェント監視のための異常検出を提案する。 オブジェクトレベルの推論とトラッキングをキャプチャするモジュールフレームワークを開発した。 部分閉塞,姿勢変形,複雑な場面に対処するために,特徴符号化と軌跡関連を用いた。 anomaly detection frameworkの要素は、十分なfpsでcpuのみのエッジデバイスで動作するように最適化されている。 実験の結果,提案手法は実現可能であり,実生活シナリオにおいて良好な結果が得られた。

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