Normalized Attention Neural Network with Adaptive Feature Recalibration for Detecting the Unusual Activities Using Video Surveillance Camera
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, surveillance cameras have become common in many homes and businesses.Many businesses still employ a human monitor of their cameras, despite the fact that this individual is more probable to miss some anomalous occurrences in the video feeds owing to the inherent limitations of human perception.Numerous scholars have investigated surveillance data and offered several strategies for automatically identifying anomalous occurrences.Therefore, it is important to build a model for identifying unusual occurrences in the live stream from the security cameras.Recognizing potentially dangerous situations automatically so that appropriate action may be taken is crucial and can be of great assistance to law enforcement.In this research work, starting with an MRCNN for feature extraction and AFR for fine-tuning, this architecture has a number of key components (AFR).To increase the quality of the features extracted by the MRCNN, the AFR replicas the inter-dependencies among the features to enhance the quality of the low-and high-frequency features extracted.Then, a normalized attention network (NAN) is used to learn the relationships between channels, which used to identify the violence and speeds up the convergence process for training a perfect.Furthermore, the dataset took real-time security camera feeds from a variety of subjects and situations, as opposed to the hand-crafted datasets utilized in prior efforts.We also demonstrate the method's capability of assigning the correct category to each anomaly by classifying normal and abnormal occurrences.The method divided the information gathered into three primary groups: those in need of fire protection, those experiencing theft or violence, and everyone else.The study applied the proposed approach to the UCF-Crime dataset, where it outperformed other models on the same dataset.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».