CADRE D'ANALYSE DE L'ACTIVITÉ HUMAINE MULTI-VUES: POUR LA VIDÉOSURVEILLANCE INTELLIGENTE

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Bol Ce livre se concentre sur la conception et le développement d'un système de vidéosurveillance intelligent avancé (SVSS) afin de répondre aux préoccupations croissantes en matière de sécurité mondiale. Avec l'augmentation rapide des vols et des problèmes de sécurité publique, les systèmes de surveillance traditionnels ne suffisent plus, car ils effectuent principalement des tâches de base telles que la détection des visages, la détection d'objets et le comptage. Le livre souligne la nécessité d'une analyse plus approfondie des activités humaines dans les données vidéo afin de détecter plus efficacement les comportements suspects. La contribution principale de ce travail est la proposition d'un cadre d'analyse de l'activité humaine intégré au Fog Computing. Ce cadre vise à traiter les données vidéo plus près de la source (au niveau de la couche fog), permettant une analyse en temps réel plus rapide et plus efficace. Pour parvenir à une reconnaissance précise de l'activité humaine, les auteurs introduisent un modèle hybride d'apprentissage profond combinant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) und des réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM). Ce modèle capture à la fois les caractéristiques spatiales (basées sur l'image) et temporelles (basées sur la séquence) des images vidéo, améliorant ainsi de manière significative les performances de reconnaissance des actions.

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Ce livre se concentre sur la conception et le développement d'un système de vidéosurveillance intelligent avancé (SVSS) afin de répondre aux préoccupations croissantes en matière de sécurité mondiale. Avec l'augmentation rapide des vols et des problèmes de sécurité publique, les systèmes de surveillance traditionnels ne suffisent plus, car ils effectuent principalement des tâches de base telles que la détection des visages, la détection d'objets et le comptage. Le livre souligne la nécessité d'une analyse plus approfondie des activités humaines dans les données vidéo afin de détecter plus efficacement les comportements suspects. La contribution principale de ce travail est la proposition d'un cadre d'analyse de l'activité humaine intégré au Fog Computing. Ce cadre vise à traiter les données vidéo plus près de la source (au niveau de la couche fog), permettant une analyse en temps réel plus rapide et plus efficace. Pour parvenir à une reconnaissance précise de l'activité humaine, les auteurs introduisent un modèle hybride d'apprentissage profond combinant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) und des réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM). Ce modèle capture à la fois les caractéristiques spatiales (basées sur l'image) et temporelles (basées sur la séquence) des images vidéo, améliorant ainsi de manière significative les performances de reconnaissance des actions.

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Pagina's: 200, Paperback, Editions Notre Savoir


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Merk Editions Notre Savoir
EAN
  • 9786630090055
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