Method on Efficient Operation of Multiple Models for Vision‐Based In‐Flight Risky Behavior Recognition in UAM Safety and Security
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
The rapid development of urban air mobility (UAM) has emphasized the need for in‐flight control and passenger safety management. Recently, with the significant spread of technology in the field of computer vision, research has been conducted to manage passenger safety and security with vision‐based approaches. Previous research predominantly focuses on single‐task vision models, which limits their ability to comprehensively recognize various situations. In addition, conventional vision‐based deep learning models require substantial computational power, potentially reducing the operational sustainability of UAMs with limited electrical resources. In this study, we propose a novel cabin surveillance framework for passenger safety and security. The proposed method achieves high accuracy by using a single model optimized for a specific task and ensures maximum computational efficiency through a scheduler that executes the appropriate models based on the situation. It can effectively perform roles such as detecting prohibited items and recognition of dangerous/abnormal behavior. Moreover, it simplifies the management of the involved models by adding new models or updating the existing ones, and it provides a sustainable system by reducing energy consumption. Through comprehensive experiments on various benchmarks, we validated the effectiveness of each model and verified the practicality of the proposed framework in terms of time complexity and resource usage through practical tests.
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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 | 0,000 |
| 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 découle