Automatic Early Warning and Visual Analysis Framework for Sudden Health Incidents in Public Spaces Based on Multi-Source Video Streams and Behavior Recognition Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
With the acceleration of urbanization, the density of people in public spaces such as airports and shopping malls continues to rise.Sudden health incidents, such as fainting and acute cardiovascular events, pose a serious threat to public safety due to their sudden nature and short rescue window.Traditional manual monitoring is limited by labor costs and attention decay, making real-time and accurate early warning of such incidents difficult.The growing demand for intelligent public safety governance, coupled with advancements in artificial intelligence technologies, provides an opportunity for technological innovation in this field.Although existing video surveillance and behavior recognition technologies have been applied in public safety, they still face significant challenges in complex scenarios: crowd density and occlusion reduce the robustness of object detection and tracking, there is a lack of synchronization and fusion capabilities for multi-source video streams, the early warning system and visual analysis are disconnected, and the quality of specialized datasets limits algorithm optimization.To address these issues, this paper proposes an automatic early warning and visual analysis framework for sudden health incidents in public spaces, based on multi-source video streams and behavior recognition algorithms, and builds an end-toend intelligent analysis pipeline.The framework achieves multi-source video stream synchronization through a distributed access mechanism, and extracts multi-scale features using the DarkNet53 backbone network.An innovative cross-frame attention module is introduced to strengthen the target area expression by associating temporal features, improving detection stability in occlusion and deformation scenarios.A twin network is used to achieve precise target displacement prediction, and a data association strategy based on appearance similarity and motion consistency is employed to ensure the continuity and identity consistency of individual spatiotemporal trajectories.Finally, relying on multisource information fusion, the framework triggers multi-level automatic early warnings, and constructs a visual analysis platform with a Web GIS map, data dashboard, and interpretable video summaries to support emergency decision-making.This research provides a technical paradigm and practical solution for the intelligent management of sudden health incidents in public spaces, while enriching the theoretical and methodological applications of computer vision in the field of public safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».