Deep Multi-Scale Features Fusion for Effective Violence Detection and Control Charts Visualization
Notice bibliographique
Résumé
The study of automated video surveillance systems study using computer vision techniques is a hot research topic and has been deployed in many real-world CCTV environments. The main focus of the current systems is higher accuracy, while the assistance of surveillance experts in effective data analysis and instant decision making using efficient computer vision algorithms need researchers’ attentions. In this research, to the best of our knowledge, we are the first to introduce a process control technique: control charts for surveillance video data analysis. The control charts concept is merged with a novel deep learning-based violence detection framework. Different from the existing methods, the proposed technique considers the importance of spatial information, as well as temporal representations of the input video data, to detect human violence. The spatial information are fused with the temporal dimension of the deep learning model using a multi-scale strategy to ensure that the temporal information are properly assisted by the spatial representations at multi-levels. The proposed frameworks’ results are kept in the history-maintaining module of the control charts to validate the level of risks involved in the live input surveillance video. The detailed experimental results over the existing datasets and the real-world video data demonstrate that the proposed approach is a prominent solution towards automated surveillance with the pre- and post-analyses of violent events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».