論文の概要: Live-E2T: Real-time Threat Monitoring in Video via Deduplicated Event Reasoning and Chain-of-Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18571v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 02:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.666133
• Title: Live-E2T: Real-time Threat Monitoring in Video via Deduplicated Event Reasoning and Chain-of-Thought
• Title（参考訳）: Live-E2T: イベント推論とChain-of-Thoughtによるビデオのリアルタイム脅威監視
• Authors: Yuhan Wang, Cheng Liu, Zihan Zhao, Weichao Wu,
• Abstract要約: Live-E2Tは、リアルタイムパフォーマンスと意思決定説明可能性の要件を統合する新しいフレームワークである。 また,Live-E2Tは,脅威検出精度,リアルタイム効率,説明可能性において,最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.651072801329425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time threat monitoring identifies threatening behaviors in video streams and provides reasoning and assessment of threat events through explanatory text. However, prevailing methodologies, whether based on supervised learning or generative models, struggle to concurrently satisfy the demanding requirements of real-time performance and decision explainability. To bridge this gap, we introduce Live-E2T, a novel framework that unifies these two objectives through three synergistic mechanisms. First, we deconstruct video frames into structured Human-Object-Interaction-Place semantic tuples. This approach creates a compact, semantically focused representation, circumventing the information degradation common in conventional feature compression. Second, an efficient online event deduplication and updating mechanism is proposed to filter spatio-temporal redundancies, ensuring the system's real time responsiveness. Finally, we fine-tune a Large Language Model using a Chain-of-Thought strategy, endow it with the capability for transparent and logical reasoning over event sequences to produce coherent threat assessment reports. Extensive experiments on benchmark datasets, including XD-Violence and UCF-Crime, demonstrate that Live-E2T significantly outperforms state-of-the-art methods in terms of threat detection accuracy, real-time efficiency, and the crucial dimension of explainability.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム脅威監視は、ビデオストリーム内の脅威行為を特定し、説明テキストを通じて脅威事象の推論と評価を提供する。 しかし、教師付き学習や生成モデルに基づく手法は、リアルタイム性能と意思決定説明可能性の要求を満たすのに苦労する。 このギャップを埋めるために、我々は3つの相乗的メカニズムを通してこれらの2つの目的を統一する新しいフレームワークであるLive-E2Tを紹介する。 まず,ビデオフレームを構造化されたHuman-Object-Interaction-Placeセマンティックタプルに分解する。 このアプローチは、従来の特徴圧縮に共通する情報劣化を回避するために、コンパクトでセマンティックに焦点を絞った表現を生成する。 第2に、時空間冗長性をフィルタリングし、システムのリアルタイム応答性を確保するために、効率的なオンラインイベントの重複と更新機構を提案する。 最後に、Chain-of-Thought戦略を用いて大規模言語モデルを微調整し、イベントシーケンスを透過的かつ論理的に推論し、一貫性のある脅威評価レポートを生成する能力を付与する。 XD-ViolenceやUCF-Crimeといったベンチマークデータセットに関する大規模な実験は、Live-E2Tが脅威検出精度、リアルタイム効率、説明可能性の重要な次元において最先端の手法よりも著しく優れていることを示した。

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