Real time anomalies detection on video

要約

現在、多くの場所で防犯カメラが設置されています。
残念なことに、インシデントが発生すると、これらのテクノロジーは過去のイベントを表示するために使用されます。
したがって、検出ツールというよりは抑止ツールと考えることができます。
この記事では、この問題を解決しようとするディープラーニングのアプローチを提案します。
このアプローチでは、畳み込みモデル (CNN) を使用して、ビデオ画像に関連付けられた関連特性を抽出します。これらの特性は、LSTM / GRU モデルによって分析される時系列を形成します。

要約(オリジナル)

Nowadays, many places use security cameras. Unfortunately, when an incident occurs, these technologies are used to show past events. So it can be considered as a deterrence tool than a detection tool. In this article, we will propose a deep learning approach trying to solve this problematic. This approach uses convolutional models (CNN) to extract relevant characteristics linked to the video images, theses characteristics will form times series to be analyzed by LSTM / GRU models.

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