Detta dokument tar upp problemet med gemensam upptäckt och omräkning av onormala händelser i videor. Omräkning av onormala händelser, dvs. förklara varför de bedöms vara onormala, är en outforskad men kritisk uppgift i videoövervakning, eftersom det hjälper mänskliga observatörer att snabbt bedöma om de är falska larm eller inte. För att beskriva händelserna i den mänskliga-förståeliga formen för händelserecounting, att lära sig allmän kunskap om visuella begrepp (t.ex., objekt och handling) är avgörande. Även om konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått lovande resultat när det gäller att lära sig sådana begrepp, är det fortfarande en öppen fråga om hur man effektivt kan använda CNN för att upptäcka onormala händelser, främst på grund av den miljöberoende karaktären av anomali upptäckt. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att integrera en generisk CNN-modell och miljöberoende anomalidetektorer. Vår strategi lär sig först CNN med flera visuella uppgifter för att utnyttja semantisk information som är användbar för att upptäcka och räkna om onormala händelser. Genom att på lämpligt sätt koppla in modellen i anomalidetektorer kan vi upptäcka och räkna om onormala händelser samtidigt som vi utnyttjar den diskriminerande kraften hos CNN. Vår strategi överträffar den senaste tekniken på Avenue och UCSD Ped2 riktmärken för onormala händelser upptäckt och ger också lovande resultat av onormala händelser omräkning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Hinami m.fl. I REF föreslogs en ram som tillsammans upptäcker och omräknar onormala händelser.
Joint Detection and Recounting of Abnormal Events by Learning Deep Generic Knowledge
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}