Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context-Aware Detection of Mixed Critical Events using Video Classification

論文の概要: Context-Aware Detection of Mixed Critical Events using Video Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15773v1
Date: Sun, 24 Nov 2024 10:19:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-26 14:20:52.172538
Title: Context-Aware Detection of Mixed Critical Events using Video Classification
Title（参考訳）: 映像分類を用いた混合臨界事象の文脈認識検出
Authors: Filza Akhlaq, Alina Arshad, Muhammad Yehya Hayati, Jawwad A. Shamsi, Muhammad Burhan Khan,
Abstract要約: 混在したクリティカルイベントは、適切な応答を起こすためにコンテキストを解釈できる適応可能なシステムを要求する。本稿では,スマートシティアプリケーションのための多目的検知システムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358663
License:
Abstract: Detecting mixed-critical events through computer vision is challenging due to the need for contextual understanding to assess event criticality accurately. Mixed critical events, such as fires of varying severity or traffic incidents, demand adaptable systems that can interpret context to trigger appropriate responses. This paper addresses these challenges by proposing a versatile detection system for smart city applications, offering a solution tested across traffic and fire detection scenarios. Our contributions include an analysis of detection requirements and the development of a system adaptable to diverse applications, advancing automated surveillance for smart cities.
Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンによる混合臨界事象の検出は、事象臨界度を正確に評価する文脈理解の必要性から困難である。さまざまな重大さや交通事故の火災など、混在する重要な出来事は、適切な応答を起こすためにコンテキストを解釈できる適応可能なシステムを要求する。本稿では、スマートシティアプリケーションのための多目的検知システムを提案することで、これらの課題に対処する。私たちのコントリビューションには、検出要件の分析や、多様なアプリケーションに適合するシステムの開発、スマートシティの自動監視の進展などが含まれています。

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