論文の概要: Streamlining Video Analysis for Efficient Violence Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02127v1
- Date: Fri, 29 Nov 2024 06:32:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:44:38.608687
- Title: Streamlining Video Analysis for Efficient Violence Detection
- Title（参考訳）: 効率的なビオレンス検出のためのストリーム映像解析
- Authors: Gourang Pathak, Abhay Kumar, Sannidhya Rawat, Shikha Gupta,
- Abstract要約: 本稿では,監視カメラが捉えたビデオフレームにおける自動暴力検出の課題に対処する。
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)に基づくモデルX3Dを用いてこの問題に対処する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.444946491007292
- License:
- Abstract: This paper addresses the challenge of automated violence detection in video frames captured by surveillance cameras, specifically focusing on classifying scenes as "fight" or "non-fight." This task is critical for enhancing unmanned security systems, online content filtering, and related applications. We propose an approach using a 3D Convolutional Neural Network (3D CNN)-based model named X3D to tackle this problem. Our approach incorporates pre-processing steps such as tube extraction, volume cropping, and frame aggregation, combined with clustering techniques, to accurately localize and classify fight scenes. Extensive experimentation demonstrates the effectiveness of our method in distinguishing violent from non-violent events, providing valuable insights for advancing practical violence detection systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、監視カメラが捉えたビデオフレームにおける自動暴力検出の課題について、特にシーンを「戦闘」や「非戦闘」と分類することに焦点を当てる。
このタスクは、無人のセキュリティシステム、オンラインコンテンツフィルタリング、および関連するアプリケーションを強化するために重要である。
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)に基づくモデルX3Dを用いてこの問題に対処する手法を提案する。
提案手法は, チューブ抽出, ボリュームトリミング, フレームアグリゲーションなどの前処理ステップをクラスタリング技術と組み合わせることで, 戦闘シーンの正確なローカライズと分類を行う。
大規模な実験により,暴力行為と非暴力行為を区別する手法の有効性が示され,実用的な暴力検出システムの実現に有用な知見が得られた。
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