論文の概要: Contextual Information Based Anomaly Detection for a Multi-Scene UAV Aerial Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15437v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 11:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 15:04:38.796881
• Title: Contextual Information Based Anomaly Detection for a Multi-Scene UAV Aerial Videos
• Title（参考訳）: マルチシーンUAV空中映像の文脈情報に基づく異常検出
• Authors: Girisha S, Ujjwal Verma, Manohara Pai M M and Radhika M Pai
• Abstract要約: UAVに基づく監視ビデオ分析のためのコンピュータ支援システムの開発が重要である。 フレームレベルのアノテーションを用いて,UAVに基づくマルチシーン異常検出データセットを開発した。 少数の異常サンプルと通常のサンプルを併用して、より良い決定境界を同定する新しい推論戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: UAV based surveillance is gaining much interest worldwide due to its extensive applications in monitoring wildlife, urban planning, disaster management, campus security, etc. These videos are analyzed for strange/odd/anomalous patterns which are essential aspects of surveillance. But manual analysis of these videos is tedious and laborious. Hence, the development of computer-aided systems for the analysis of UAV based surveillance videos is crucial. Despite this interest, in literature, several computer aided systems are developed focusing only on CCTV based surveillance videos. These methods are designed for single scene scenarios and lack contextual knowledge which is required for multi-scene scenarios. Furthermore, the lack of standard UAV based anomaly detection datasets limits the development of these systems. In this regard, the present work aims at the development of a Computer Aided Decision support system to analyse UAV based surveillance videos. A new UAV based multi-scene anomaly detection dataset is developed with frame-level annotations for the development of computer aided systems. It holistically uses contextual, temporal and appearance features for accurate detection of anomalies. Furthermore, a new inference strategy is proposed that utilizes few anomalous samples along with normal samples to identify better decision boundaries. The proposed method is extensively evaluated on the UAV based anomaly detection dataset and performed competitively with respect to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: UAVベースの監視は、野生生物の監視、都市計画、災害管理、キャンパスのセキュリティなど、世界中の注目を集めている。 これらのビデオは、監視の本質的な側面である奇妙な/odd/anomalousパターンで分析される。 しかし、これらのビデオのマニュアル分析は退屈で面倒だ。 したがって、UAVに基づく監視ビデオ分析のためのコンピュータ支援システムの開発が重要である。 このような関心にもかかわらず、文学では、CCTVベースの監視ビデオのみに焦点を当てたコンピュータ支援システムが開発されている。 これらの手法は単一シーンシナリオ用に設計されており、マルチシーンシナリオに必要な文脈知識を欠いている。 さらに、UAVベースの異常検出データセットの欠如により、これらのシステムの開発が制限される。 本研究の目的は,UAVによる監視映像の分析を行うコンピュータ支援意思決定支援システムの開発である。 コンピュータ支援システム開発のためのフレームレベルのアノテーションを組み込んだ新しいuavベースのマルチシーン異常検出データセットを開発した。 異常の正確な検出には文脈的、時間的、外観的特徴を用いる。 さらに, 異常なサンプルと正常なサンプルを併用し, より良い決定境界を同定する新たな推論手法を提案する。 提案手法は,uavに基づく異常検出データセット上で広く評価され,最先端手法と競合する。

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