Fugu-MT 論文翻訳(概要): Suspicious and Anomaly Detection

論文の概要: Suspicious and Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03576v1
Date: Thu, 8 Sep 2022 06:00:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-09 13:00:03.273533
Title: Suspicious and Anomaly Detection
Title（参考訳）: 不審で異常な検出
Authors: Shubham Deshmukh, Favin Fernandes, Monali Ahire, Devarshi Borse, Amey Chavan
Abstract要約: 本稿では,異常および不審な動作を検出するためのCNNアーキテクチャを提案する。プロジェクトのために選ばれた活動は、公共の場所で走り、ジャンプし、蹴り、公共の場所で銃、バット、ナイフを運ぶことである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this project we propose a CNN architecture to detect anomaly and suspicious activities; the activities chosen for the project are running, jumping and kicking in public places and carrying gun, bat and knife in public places. With the trained model we compare it with the pre-existing models like Yolo, vgg16, vgg19. The trained Model is then implemented for real time detection and also used the. tflite format of the trained .h5 model to build an android classification.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 公共の場でのランニング, ジャンプ, 蹴り, 銃, バット, ナイフを公共の場所で運ぶ, 異常, 不審な活動を検出するCNNアーキテクチャを提案する。トレーニングされたモデルと、yolo、vgg16、vgg19のような既存のモデルと比較します。トレーニングされたモデルがリアルタイム検出のために実装され、それも使用される。訓練された.tfliteフォーマット。 h5モデルでアンドロイドの分類を作ります

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