論文の概要: Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10347v1
- Date: Thu, 16 May 2024 02:00:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 17:52:48.481861
- Title: Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey
- Title(参考訳): ビデオ異常検出のためのネットワークシステム:チュートリアルとサーベイ
- Authors: Jing Liu, Yang Liu, Jieyu Lin, Jielin Li, Peng Sun, Bo Hu, Liang Song, Azzedine Boukerche, Victor C. M. Leung,
- Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は人工知能(AI)コミュニティにおける基本的な研究課題である。
この記事では、NSVADの初心者向けの包括的なチュートリアルを紹介します。
我々は、産業用IoTおよびスマート都市における最新のNSVAD研究と、デプロイ可能なNSVADのためのエンドクラウド共同アーキテクチャを紹介します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.44953602790945
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The increasing prevalence of surveillance cameras in smart cities, coupled with the surge of online video applications, has heightened concerns regarding public security and privacy protection, which propelled automated Video Anomaly Detection (VAD) into a fundamental research task within the Artificial Intelligence (AI) community. With the advancements in deep learning and edge computing, VAD has made significant progress and advances synergized with emerging applications in smart cities and video internet, which has moved beyond the conventional research scope of algorithm engineering to deployable Networking Systems for VAD (NSVAD), a practical hotspot for intersection exploration in the AI, IoVT, and computing fields. In this article, we delineate the foundational assumptions, learning frameworks, and applicable scenarios of various deep learning-driven VAD routes, offering an exhaustive tutorial for novices in NSVAD. This article elucidates core concepts by reviewing recent advances and typical solutions, and aggregating available research resources (e.g., literatures, code, tools, and workshops) accessible at https://github.com/fdjingliu/NSVAD. Additionally, we showcase our latest NSVAD research in industrial IoT and smart cities, along with an end-cloud collaborative architecture for deployable NSVAD to further elucidate its potential scope of research and application. Lastly, this article projects future development trends and discusses how the integration of AI and computing technologies can address existing research challenges and promote open opportunities, serving as an insightful guide for prospective researchers and engineers.
- Abstract(参考訳): スマートシティにおける監視カメラの普及と、オンラインビデオアプリケーションの増加により、公共のセキュリティとプライバシー保護に関する懸念が高まり、自動ビデオ異常検出(VAD)を人工知能(AI)コミュニティ内の基本的な研究課題へと押し上げた。
ディープラーニングとエッジコンピューティングの進歩により、VADは、AI、IoVT、コンピューティング分野における交差点探索の実践的ホットスポットであるNSVAD(Networking Systems for VAD)へのアルゴリズムエンジニアリングの従来の研究範囲を超えて、スマートシティやビデオインターネットにおける新興アプリケーションと相乗化され、大きな進歩を遂げた。
本稿では,NSVADの初心者向けチュートリアルとして,基礎的な仮定,学習フレームワーク,さまざまなディープラーニング駆動型VADルートの応用シナリオを概説する。
この記事では、最近の進歩と典型的な解決策をレビューし、https://github.com/fdjingliu/NSVADで利用可能な研究資源(文献、コード、ツール、ワークショップなど)を集約することで、コアコンセプトを解明する。
さらに、産業用IoTおよびスマート都市における最新のNSVAD研究と、デプロイ可能なNSVADをデプロイするためのエンドクラウド共同アーキテクチャを紹介し、研究と応用の潜在的なスコープをさらに解明する。
最後に、この記事では、今後の開発動向を概説し、AIとコンピューティング技術の統合が既存の研究課題に対処し、オープンな機会を促進する方法について論じる。
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