論文の概要: Analysis of Real-Time Hostile Activitiy Detection from Spatiotemporal Features Using Time Distributed Deep CNNs, RNNs and Attention-Based Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11027v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 22:02:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 17:04:23.918280
• Title: Analysis of Real-Time Hostile Activitiy Detection from Spatiotemporal Features Using Time Distributed Deep CNNs, RNNs and Attention-Based Mechanisms
• Title（参考訳）: 時間分散深部CNN, RNNおよび注意機構を用いた時空間特徴からのリアルタイム宿主活動検出の解析
• Authors: Labib Ahmed Siddique, Rabita Junhai, Tanzim Reza, Salman Sayeed Khan, and Tanvir Rahman
• Abstract要約: CCTVカメラシステムによるリアルタイムビデオ監視は、公共の安全を確保するために欠かせないものとなっている。 ディープラーニングビデオ分類技術は、監視システムを自動化して暴力を検知するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time video surveillance, through CCTV camera systems has become essential for ensuring public safety which is a priority today. Although CCTV cameras help a lot in increasing security, these systems require constant human interaction and monitoring. To eradicate this issue, intelligent surveillance systems can be built using deep learning video classification techniques that can help us automate surveillance systems to detect violence as it happens. In this research, we explore deep learning video classification techniques to detect violence as they are happening. Traditional image classification techniques fall short when it comes to classifying videos as they attempt to classify each frame separately for which the predictions start to flicker. Therefore, many researchers are coming up with video classification techniques that consider spatiotemporal features while classifying. However, deploying these deep learning models with methods such as skeleton points obtained through pose estimation and optical flow obtained through depth sensors, are not always practical in an IoT environment. Although these techniques ensure a higher accuracy score, they are computationally heavier. Keeping these constraints in mind, we experimented with various video classification and action recognition techniques such as ConvLSTM, LRCN (with both custom CNN layers and VGG-16 as feature extractor) CNNTransformer and C3D. We achieved a test accuracy of 80% on ConvLSTM, 83.33% on CNN-BiLSTM, 70% on VGG16-BiLstm ,76.76% on CNN-Transformer and 80% on C3D.
• Abstract（参考訳）: CCTVカメラシステムによるリアルタイムビデオ監視は、今日の優先事項である公共の安全を確保するために欠かせないものとなっている。 cctvカメラはセキュリティの強化に大いに役立つが、これらのシステムは人間のインタラクションと監視を常に必要としている。 この問題を根絶するために、インテリジェントな監視システムは、ディープラーニングのビデオ分類技術を使って構築することができる。 本研究では,暴力の発生を検知する深層学習ビデオ分類手法について検討する。 従来の画像分類技術では、各フレームを別々に分類しようとすると、ビデオの分類が短くなり、予測がフリックし始める。 そのため,多くの研究者が,時空間的特徴を考慮した映像分類手法を考案している。 しかし,これらの深層学習モデルを,ポーズ推定や奥行きセンサによる光学的流れによって得られる骨格点などの方法で展開することは,IoT環境では必ずしも現実的ではない。 これらの手法は高い精度を保証するが、計算的に重くなっている。 これらの制約を念頭に置いて, ConvLSTM, LRCN (カスタムCNN層と機能抽出器としてVGG-16) CNNTransformer, C3D など,様々なビデオ分類および行動認識技術の実験を行った。 CNN-BiLSTMは83.33%,VGG16-BiLstmは70%,CNN-Transformerは76.76%,C3Dは80%であった。

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