論文の概要: Advancements In Crowd-Monitoring System: A Comprehensive Analysis of
Systematic Approaches and Automation Algorithms: State-of-The-Art
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03907v1
- Date: Mon, 7 Aug 2023 20:50:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 14:55:01.830548
- Title: Advancements In Crowd-Monitoring System: A Comprehensive Analysis of
Systematic Approaches and Automation Algorithms: State-of-The-Art
- Title（参考訳）: クラウドモニタリングシステムの進歩:システム的アプローチと自動化アルゴリズムの包括的分析:最先端技術
- Authors: Mohammed Ameen, Richard Stone
- Abstract要約: 群衆監視システムは、ビジョンベースおよび非ビジョンベース技術を含む、分岐したアプローチに依存している。
本稿では、人工知能(AI)アルゴリズムとモデルの自動システムへの組み入れに関する詳細な分析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Growing apprehensions surrounding public safety have captured the attention
of numerous governments and security agencies across the globe. These entities
are increasingly acknowledging the imperative need for reliable and secure
crowd-monitoring systems to address these concerns. Effectively managing human
gatherings necessitates proactive measures to prevent unforeseen events or
complications, ensuring a safe and well-coordinated environment. The scarcity
of research focusing on crowd monitoring systems and their security
implications has given rise to a burgeoning area of investigation, exploring
potential approaches to safeguard human congregations effectively. Crowd
monitoring systems depend on a bifurcated approach, encompassing vision-based
and non-vision-based technologies. An in-depth analysis of these two
methodologies will be conducted in this research. The efficacy of these
approaches is contingent upon the specific environment and temporal context in
which they are deployed, as they each offer distinct advantages. This paper
endeavors to present an in-depth analysis of the recent incorporation of
artificial intelligence (AI) algorithms and models into automated systems,
emphasizing their contemporary applications and effectiveness in various
contexts.
- Abstract（参考訳）: 公衆安全を取り巻く不安が高まり、世界中の政府や安全保障機関の注目を集めている。
これらのエンティティは、これらの懸念に対処するための信頼性とセキュアなクラウド監視システムの必要性をますます認識している。
ヒトの集まりを効果的に管理するには、予期せぬ出来事や合併症を防ぐための積極的な対策が必要である。
群衆監視システムに焦点をあてた研究の欠如と、そのセキュリティへの影響は、人類の会衆を効果的に保護するための潜在的アプローチを探求する、急成長する調査分野を生み出した。
群衆監視システムは、ビジョンベースおよび非ビジョンベース技術を含む、分岐したアプローチに依存している。
この2つの方法論の詳細な分析を本研究で実施する。
これらのアプローチの有効性は、それらがデプロイされる特定の環境と時間的コンテキストに起因している。
本稿では,近年の人工知能(AI)アルゴリズムとモデルの自動システムへの組み込みを詳細に分析し,その現代的応用と様々な文脈における有効性を強調した。
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