論文の概要: Hybrid Architecture for Real-Time Video Anomaly Detection: Integrating Spatial and Temporal Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15909v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 11:32:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:28.856779
• Title: Hybrid Architecture for Real-Time Video Anomaly Detection: Integrating Spatial and Temporal Analysis
• Title（参考訳）: リアルタイムビデオ異常検出のためのハイブリッドアーキテクチャ:空間的・時間的分析の統合
• Authors: Fabien Poirier,
• Abstract要約: 本研究では,空間的・時間的分析を組み合わせることで人間の行動にインスパイアされた映像データにおけるリアルタイム異常検出のための新しいアーキテクチャを提案する。 時間解析には、繰り返し畳み込みネットワーク(CNN + RNN)を使用し、ビデオシーケンスを処理するためにVGG19とGRUを関連付ける。 空間解析については、YOLOv7を用いて個々の画像を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a new architecture for real-time anomaly detection in video data, inspired by human behavior by combining spatial and temporal analyses. This approach uses two distinct models: for temporal analysis, a recurrent convolutional network (CNN + RNN) is employed, associating VGG19 and a GRU to process video sequences. Regarding spatial analysis, it is performed using YOLOv7 to analyze individual images. These two analyses can be carried out either in parallel, with a final prediction that combines the results of both analyses, or in series, where the spatial analysis enriches the data before the temporal analysis. In this article, we will compare these two architectural configurations with each other, to evaluate the effectiveness of our hybrid approach in video anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,空間的・時間的分析を組み合わせることで人間の行動にインスパイアされた映像データにおけるリアルタイム異常検出のための新しいアーキテクチャを提案する。 このアプローチは2つの異なるモデルを使用する: 時間解析では、ビデオシーケンスを処理するためにVGG19とGRUを関連付けるために、繰り返し畳み込みネットワーク(CNN + RNN)が使用される。 空間解析については、YOLOv7を用いて個々の画像を解析する。 これらの2つの分析は、両方の分析結果を組み合わせた最終的な予測と平行に行うか、時空間分析が時間解析の前にデータを豊かにする時系列で行うことができる。 本稿では,これら2つのアーキテクチャ構成を比較し,ビデオ異常検出におけるハイブリッド手法の有効性を評価する。

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