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Two-Stream CNN Architecture for Anomalous Event Detection in Real World Scenarios

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Snehashis Majhi
Ratnakar Dash
Pankaj Kumar Sa
Erschienen in
Computer Vision and Image Processing
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

In den letzten Jahren ist die Erkennung anomaler Ereignisse in jedem Überwachungssystem zu einem wichtigen Forschungsbereich geworden, um die Überwachung effektiv und in Echtzeit zu gestalten. In diesem Beitrag schlagen wir ein Schema zur Erkennung anomaler Ereignisse in Echtzeit-Überwachungsvideos vor. Es wurde ein Datenbank-Vorverarbeitungsalgorithmus vorgeschlagen, um die räumlichen und zeitlichen Frames in jeder Sekunde zu erfassen, der anschließend in Zweistrom-2D-CNN-Architektur zur Featureextraktion und -Klassifizierung genutzt wird. Zur Validierung der vorgeschlagenen Methode wurde ein Standarddatensatz, UCF-Crime, verwendet. Schließlich wurde eine vergleichende Analyse durchgeführt und es wird beobachtet, dass die Klassifizierungsgenauigkeit und der Bereich unter der Kurve (AUC) des vorgeschlagenen Schemas den kürzlich vorgeschlagenen kompetenten Schemata überlegen ist.
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Nächstes Kapitel 3D CNN with Localized Residual Connections for Hyperspectral Image Classification
Titel
Two-Stream CNN Architecture for Anomalous Event Detection in Real World Scenarios
Verfasst von
Snehashis Majhi
Ratnakar Dash
Pankaj Kumar Sa
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-15-4017-2

Electronic ISBN: 978-981-15-4018-9

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-4018-9_31
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