BigData Fusion for Trajectory Prediction of Multi-Sensor Surveillance Information Systems
Notice bibliographique
Résumé
Video surveillance information systems assist forensics to examine and analyze the evidence from crime scenes to develop objective findings in the investigation of crime. Often, the existing surveillance information systems exploit an array of security cameras and IoT devices monitoring the same crime scene from different points of view while the crime unfolds over a range of time. However, none can automatically and selectively merge big data streams connected to such systems to provide a holistic, end-to-end safety picture.This work proposes a trajectory prediction architecture framework within a multi-sensor surveillance system. We developed a novel position measurement technique using monocular depth perception networks with multi-camera setup using triangulation. We tested and compared our technique with a single camera sensor in our first experiment and as the multi-camera setup determines the position of our target more accurately, we used our measurement function in our second experiment. In our second experiment, we employed the Unscented Kalman Filter (UKF) for predicting the trajectory of the target, and proved that UKF has good potential for being used in surveillance systems. Lastly, we designed a general architecture framework for big data analysis in multi-sensor surveillance systems consisting the four layers: the Sensor Layer, the Single Sensor Computation Layer, the Data Fusion and Interpretation Layer, and the Human Interaction Layer.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».