Interactive Exploration of Surveillance Video through Action Shot Summarization and Trajectory Visualization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We propose a novel video visual analytics system for interactive exploration of surveillance video data. Our approach consists of providing analysts with various views of information related to moving objects in a video. To do this we first extract each object's movement path. We visualize each movement by (a) creating a single action shot image (a still image that coalesces multiple frames), (b) plotting its trajectory in a space-time cube and (c) displaying an overall timeline view of all the movements. The action shots provide a still view of the moving object while the path view presents movement properties such as speed and location. We also provide tools for spatial and temporal filtering based on regions of interest. This allows analysts to filter out large amounts of movement activities while the action shot representation summarizes the content of each movement. We incorporated this multi-part visual representation of moving objects in sViSIT, a tool to facilitate browsing through the video content by interactive querying and retrieval of data. Based on our interaction with security personnel who routinely interact with surveillance video data, we identified some of the most common tasks performed. This resulted in designing a user study to measure time-to-completion of the various tasks. These generally required searching for specific events of interest (targets) in videos. Fourteen different tasks were designed and a total of 120 min of surveillance video were recorded (indoor and outdoor locations recording movements of people and vehicles). The time-to-completion of these tasks were compared against a manual fast forward video browsing guided with movement detection. We demonstrate how our system can facilitate lengthy video exploration and significantly reduce browsing time to find events of interest. Reports from expert users identify positive aspects of our approach which we summarize in our recommendations for future video visual analytics systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle