Abstract-Classificating tidsserie data med hjälp av neurala nätverk är ett utmanande problem när längden på data varierar. Video objekt banor, som är nyckeln till många av de visuella övervakningsapplikationer, ofta visat sig vara av varierande längd. Om sådana banor används för att förstå beteendet (normala eller onormala) av rörliga objekt, måste de representeras korrekt. I detta dokument föreslår vi videoobjektbana klassificering och anomali upptäckt med hjälp av en hybrid Convolutional Neural Network (CNN) och Varial Autoencoder (VAE) arkitektur. Först introducerar vi en hög nivå representation av objekt banor med hjälp av färggradient form. I nästa steg, ett halvövervakat sätt att kommentera rörliga objekt banor extraheras med Temporal Okänd Incremental Clustering (TUIC), har tillämpats för bana klass märkning. Anomala banor separeras med hjälp av t-Distributed Stochastic Neighbor Inbäddning (t-SNE). Slutligen har en hybrid CNN-VAE-arkitektur använts för att klassificera banan och upptäcka anomalier. De resultat som erhållits med hjälp av allmänt tillgängliga övervakningsvideodata visar att den föreslagna metoden med framgång kan identifiera några av de viktiga trafikavvikelserna såsom fordon som inte följer körfältskörning, plötsliga hastighetsvariationer, abrupt upphörande av fordonets rörelse och fordon som rör sig i fel riktningar. Den föreslagna metoden kan upptäcka ovan nämnda avvikelser med högre noggrannhet jämfört med befintliga metoder för att upptäcka anomalier.
FPAthodi m.fl. I REF föreslogs en metod för klassificering av videoobjektets bana och anomalidetektering, där VAE användes för att rekonstruera lutningskonvertering av banor och anomalier upptäcktes av t-SNE.
Video Trajectory Classification and Anomaly Detection Using Hybrid CNN-VAE
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}