Fugu-MT 論文翻訳(概要): JOSENet: A Joint Stream Embedding Network for Violence Detection in Surveillance Videos

論文の概要: JOSENet: A Joint Stream Embedding Network for Violence Detection in Surveillance Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02961v2
Date: Sat, 3 Aug 2024 18:49:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 22:45:03.957916
Title: JOSENet: A Joint Stream Embedding Network for Violence Detection in Surveillance Videos
Title（参考訳）: JOSENet:サーベイランスビデオにおけるバイオレンス検出のためのジョイントストリーム埋め込みネットワーク
Authors: Pietro Nardelli, Danilo Comminiello,
Abstract要約: 監視ビデオにおける暴力検出は、様々な実戦シーンのような追加の問題を提示する。本稿では、監視ビデオにおける暴力検出に優れたパフォーマンスを提供する自己監視フレームワークJOSENetを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.94659999696881
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The increasing proliferation of video surveillance cameras and the escalating demand for crime prevention have intensified interest in the task of violence detection within the research community. Compared to other action recognition tasks, violence detection in surveillance videos presents additional issues, such as the wide variety of real fight scenes. Unfortunately, existing datasets for violence detection are relatively small in comparison to those for other action recognition tasks. Moreover, surveillance footage often features different individuals in each video and varying backgrounds for each camera. In addition, fast detection of violent actions in real-life surveillance videos is crucial to prevent adverse outcomes, thus necessitating models that are optimized for reduced memory usage and computational costs. These challenges complicate the application of traditional action recognition methods. To tackle all these issues, we introduce JOSENet, a novel self-supervised framework that provides outstanding performance for violence detection in surveillance videos. The proposed model processes two spatiotemporal video streams, namely RGB frames and optical flows, and incorporates a new regularized self-supervised learning approach for videos. JOSENet demonstrates improved performance compared to state-of-the-art methods, while utilizing only one-fourth of the frames per video segment and operating at a reduced frame rate. The source code is available at https://github.com/ispamm/JOSENet.
Abstract（参考訳）: ビデオ監視カメラの普及と防犯需要の増大により、研究コミュニティ内での暴力検出業務への関心が高まっている。他の行動認識タスクと比較して、監視ビデオにおける暴力検出は、様々な実戦シーンのような、追加の問題を提示する。残念ながら、暴力検出のための既存のデータセットは、他のアクション認識タスクと比較して比較的小さい。さらに、監視映像は、各ビデオに異なる個人と、各カメラのさまざまな背景を特徴付けることが多い。さらに、実生活監視ビデオにおける暴力行為の迅速な検出は、有害な結果を防ぐために不可欠であり、メモリ使用量と計算コストの削減に最適化されたモデルが必要である。これらの課題は、従来の行動認識手法の適用を複雑にしている。これらの課題に対処するために、監視ビデオにおける暴力検出に優れたパフォーマンスを提供する、新しい自己監視フレームワークJOSENetを紹介した。提案モデルは,RGBフレームと光フローという2つの時空間ビデオストリームを処理する。 JOSENetは、ビデオセグメントあたりのフレームの4分の1しか利用せず、フレームレートの低減を図りながら、最先端の手法と比較してパフォーマンスを向上する。ソースコードはhttps://github.com/ispamm/JOSENetで入手できる。

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