Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real time anomalies detection on video

論文の概要: Real time anomalies detection on video

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18051v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 17:25:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-24 13:55:40.853441
Title: Real time anomalies detection on video
Title（参考訳）: 映像におけるリアルタイム異常検出
Authors: Fabien Poirier,
Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するためのディープラーニングアプローチを提案する。このアプローチでは、畳み込みモデル(CNN)を使用して、映像に関連する特徴を抽出する。これらの特性はLSTM/GRUモデルによって解析される時系列を形成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Nowadays, many places use security cameras. Unfortunately, when an incident occurs, these technologies are used to show past events. So it can be considered as a deterrence tool than a detection tool. In this article, we will propose a deep learning approach trying to solve this problematic. This approach uses convolutional models (CNN) to extract relevant characteristics linked to the video images, theses characteristics will form times series to be analyzed by LSTM / GRU models.
Abstract（参考訳）: 今日では多くの場所で防犯カメラが使われている。残念ながら、インシデントが発生した場合、これらのテクノロジは過去のイベントを表示するために使用されます。したがって、検出ツールよりも抑止ツールとみなすことができる。本稿では,この問題を解決するためのディープラーニングアプローチを提案する。このアプローチでは、畳み込みモデル(CNN)を用いて、映像に関連する特徴を抽出し、これらの特徴はLSTM/GRUモデルで解析される時系列を生成する。

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