Abstract-The OBSERVER är ett videoövervakningssystem som upptäcker och förutspår onormala beteenden som syftar till intelligent övervakning koncept. Systemet förvärvar färgbilder från en stationär videokamera och tillämpar toppmoderna algoritmer för att segmentera, spåra och klassificera rörliga objekt. I denna uppsats presenterar vi beteendeanalysmodulen i systemet. En ny metod, som kallas Dynamic Oriented Graph (DOG) används för att upptäcka och förutsäga onormala beteenden, med hjälp av oövervakad inlärning i realtid. DOG-metoden karakteriserar observerade åtgärder med hjälp av en struktur av enkelriktade anslutna noder, var och en definierar en region i hyperrymden av attribut som mäts från observerade rörliga objekt och har tilldelat en sannolikhet att generera ett onormalt beteende. En experimentell utvärdering med syntetiska data genomfördes, där DOG-metoden överträffar den tidigare använda N-ary Trees-klassificeringsmetoden.
I REF används ett dynamiskt orienterat diagram (DOG) för att strukturera gemensamma mönster av objektaktiviteter.
Prediction of Abnormal Behaviors for Intelligent Video Surveillance Systems
{'venue': '2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining', 'journal': '2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}