論文の概要: A Lightweight Dual-Branch System for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection on Consumer Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21991v7
• Date: Fri, 06 Jun 2025 17:04:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.700368
• Title: A Lightweight Dual-Branch System for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection on Consumer Edge Devices
• Title（参考訳）: 消費者エッジデバイスにおける弱スーパービジョンビデオ異常検出のための軽量デュアルブランチシステム
• Authors: Wen-Dong Jiang, Chih-Yung Chang, Ssu-Chi Kuai, Diptendu Sinha Roy,
• Abstract要約: ルールベースのビデオ異常検出(RuleVAD)は、コンシューマハードウェア上での高効率かつ低複雑さな脅威検出のために設計された、新しい軽量なシステムである。 暗黙のブランチは、視覚的特徴を使って、高速で粗いバイナリ分類を行い、不要な処理を避けるために正常なアクティビティを効率的にフィルタリングする。 マルチモーダルな明示的なブランチが引き継ぎ、データマイニングを適用して、シーンから解釈可能なテキストベースのアソシエーションルールを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8274323268621635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing demand for intelligent security in consumer electronics, such as smart home cameras and personal monitoring systems, is often hindered by the high computational cost and large model sizes of advanced AI. These limitations prevent the effective deployment of real-time Video Anomaly Detection (VAD) on resource-constrained edge devices. To bridge this gap, this paper introduces Rule-based Video Anomaly Detection (RuleVAD), a novel, lightweight system engineered for high-efficiency and low-complexity threat detection directly on consumer hardware. RuleVAD features an innovative decoupled dual-branch architecture to minimize computational load. An implicit branch uses visual features for rapid, coarse-grained binary classification, efficiently filtering out normal activity to avoid unnecessary processing. For potentially anomalous or complex events, a multimodal explicit branch takes over. This branch leverages YOLO-World to detect objects and applies data mining to generate interpretable, text-based association rules from the scene. By aligning these rules with visual data, RuleVAD achieves a more nuanced, fine-grained classification, significantly reducing the false alarms common in vision-only systems. Extensive experiments on the XD-Violence and UCF-Crime benchmark datasets show that RuleVAD achieves superior performance, surpassing existing state-of-the-art methods in both accuracy and speed. Crucially, the entire system is optimized for low-power operation and is fully deployable on an NVIDIA Jetson Nano board, demonstrating its practical feasibility for bringing advanced, real-time security monitoring to everyday consumer electronic devices.
• Abstract（参考訳）: スマートホームカメラやパーソナルモニタリングシステムといった消費者電子製品のインテリジェントなセキュリティに対する需要は、高計算コストと高度なAIのモデルサイズによって妨げられていることが多い。 これらの制限は、リソース制約のあるエッジデバイスにリアルタイムビデオ異常検出(VAD)を効果的に展開するのを防ぐ。 このギャップを埋めるために,消費者ハードウェア上での高効率かつ低複雑さな脅威検出のために設計された,新しい軽量システムであるルールベースのビデオ異常検出(RuleVAD)を提案する。 RuleVADは、計算負荷を最小限に抑えるために、革新的な分離されたデュアルブランチアーキテクチャを備えている。 暗黙のブランチは、視覚的特徴を使って、高速で粗いバイナリ分類を行い、不要な処理を避けるために正常なアクティビティを効率的にフィルタリングする。 潜在的に異常なイベントや複雑なイベントに対して、マルチモーダルな明示的な分岐が引き継がれる。 このブランチはYOLO-Worldを利用してオブジェクトを検出し、データマイニングを適用して、シーンから解釈可能なテキストベースのアソシエーションルールを生成する。 これらのルールを視覚データと整合させることで、ルールVADはよりニュアンスできめ細かな分類を実現し、視覚のみのシステムに共通する誤報を著しく低減する。 XD-Violence と UCF-Crime ベンチマークデータセットの大規模な実験により、ルールVAD は精度と速度の両方で既存の最先端の手法を上回り、優れたパフォーマンスを実現していることが示された。 重要なことに、システム全体が低消費電力操作に最適化されており、NVIDIA Jetson Nanoボードに完全にデプロイ可能である。

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