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Fight Detection in Images Using Postural Analysis

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Eneko Atxa Landa
José Gaviria de la Puerta
Inigo Lopez-Gazpio
Iker Pastor-López
Alberto Tellaeche
Pablo García Bringas
Erschienen in
Hybrid Artificial Intelligent Systems
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel befasst sich mit der Anwendung von Computervision und künstlicher Intelligenz, um Kämpfe in Bildern zu erkennen, indem menschliche Haltungen analysiert werden. Zunächst wird die wachsende Bedeutung von Überwachungskameras und die Herausforderungen der Echtzeitüberwachung hervorgehoben. Die Autoren schlagen eine Pipeline vor, die auf dem neuronalen Netzwerk OpenPose basiert, um Bilder so zu klassifizieren, dass sie Kämpfe darstellen oder nicht. Die Methode besteht darin, Skelettwinkel aus Bildern zu extrahieren und ein neuronales Netzwerk zu trainieren, um kampffähige Haltungen zu identifizieren. Experimentelle Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit dieses Ansatzes mit vielversprechenden Genauigkeitsraten. Das Kapitel diskutiert auch das Potenzial für weitere Verbesserungen, wie etwa die Einbeziehung von Entfernungsmessgrößen zwischen Individuen, um die Fähigkeiten zur Erkennung von Krankheiten zu verbessern.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Fight Detection in Images Using Postural Analysis
Verfasst von
Eneko Atxa Landa
José Gaviria de la Puerta
Inigo Lopez-Gazpio
Iker Pastor-López
Alberto Tellaeche
Pablo García Bringas
Copyright-Jahr
2021
Buch
Hybrid Artificial Intelligent Systems

Print ISBN: 978-3-030-86270-1

Electronic ISBN: 978-3-030-86271-8

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86271-8_20
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