論文の概要: A Cloud-based Deep Learning Framework for Early Detection of Pushing at Crowded Event Entrances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08237v2
• Date: Fri, 9 Jun 2023 19:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 01:11:30.577022
• Title: A Cloud-based Deep Learning Framework for Early Detection of Pushing at Crowded Event Entrances
• Title（参考訳）: クラウドベースのイベントトランジェンスにおけるプッシュの早期検出のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Ahmed Alia, Mohammed Maree, Mohcine Chraibi, Anas Toma and Armin Seyfried
• Abstract要約: 混み合ったイベント入口におけるプッシュの自動早期検出のためのクラウドベースのディープラーニングフレームワークを提案する。 5つの実世界の実験と関連する地上真実データに基づいて、新しいデータセットを生成する。 提案手法では, 適切な遅延時間内に, 87%の精度でプッシュ動作を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crowding at the entrances of large events may lead to critical and life-threatening situations, particularly when people start pushing each other to reach the event faster. Automatic and timely identification of pushing behavior would help organizers and security forces to intervene early and mitigate dangerous situations. In this paper, we propose a cloud-based deep learning framework for automatic early detection of pushing in crowded event entrances. The proposed framework initially modifies and trains the EfficientNetV2B0 Convolutional Neural Network model. Subsequently, it integrates the adapted model with an accurate and fast pre-trained deep optical flow model with the color wheel method to analyze video streams and identify pushing patches in real-time. Moreover, the framework uses live capturing technology and a cloud-based environment to collect video streams of crowds in real-time and provide early-stage results. A novel dataset is generated based on five real-world experiments and their associated ground truth data to train the adapted EfficientNetV2B0 model. The experimental setups simulated a crowded event entrance, while the ground truths for each video experiment was generated manually by social psychologists. Several experiments on the videos and the generated dataset are carried out to evaluate the accuracy and annotation delay time of the proposed framework. The experimental results show that the proposed framework identified pushing behaviors with an accuracy rate of 87% within a reasonable delay time.
• Abstract（参考訳）: 大きなイベントの入り口に群がると、特に人々がより早くイベントに到達するために互いに押し合い始めると、危機的かつ命が危うくなる。 プッシュ行動の自動的かつタイムリーな識別は、組織や治安部隊が早期に介入し、危険な状況を軽減するのに役立つ。 本稿では,混雑したイベント入口におけるプッシュの自動早期検出のためのクラウドベースのディープラーニングフレームワークを提案する。 提案されたフレームワークは当初、efficiernetv2b0畳み込みニューラルネットワークモデルを修正およびトレーニングする。 その後、適応モデルと高精度で高速に訓練された深層光フローモデルとカラーホイール法を統合し、ビデオストリームを分析し、プッシュパッチをリアルタイムで識別する。 さらに、このフレームワークはライブキャプチャ技術とクラウドベースの環境を使用して、リアルタイムで群衆のビデオストリームを収集し、初期段階の結果を提供する。 5つの実世界の実験とその関連する真実データに基づいて新しいデータセットを生成し、適応されたEfficientNetV2B0モデルをトレーニングする。 実験は混雑したイベントの入り口をシミュレートし、各ビデオ実験の根拠は社会心理学者が手動で作り出した。 提案フレームワークの精度とアノテーション遅延時間を評価するために,ビデオと生成されたデータセットに関するいくつかの実験を行った。 実験の結果,提案フレームワークは,適切な遅延時間内に,精度87%のプッシュ動作を同定した。

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