ESTRUTURA DE ANÁLISE ATIVIDADE HUMANA MULTI-VISTA: PARA VIGILÂNCIA VÍDEO INTELIGENTE

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Bol Este livro centra-se na conceção e desenvolvimento de um Sistema de Vigilância por Vídeo Inteligente (SVSS) avançado para dar resposta às crescentes preocupações de segurança a nível mundial. Com o rápido aumento dos roubos e das questões de segurança pública, os sistemas de vigilância tradicionais já não são suficientes, uma vez que executam principalmente tarefas básicas como a deteção de rostos, a deteção de objectos e a contagem. O livro destaca a necessidade de uma análise mais profunda das actividades humanas nos dados de vídeo para detetar comportamentos suspeitos de forma mais eficaz. A principal contribuição do trabalho é a proposta de uma estrutura de análise da atividade humana integrada na computação em nevoeiro. Esta estrutura tem como objetivo processar dados de vídeo mais perto da fonte (na camada de nevoeiro), permitindo uma análise em tempo real mais rápida e eficiente. Para obter um reconhecimento preciso da atividade humana, os autores introduzem um modelo híbrido de aprendizagem profunda que combina redes neurais convolucionais (CNN) e redes de memória de curto prazo longa (LSTM). Este modelo capta as caraterísticas espaciais (baseadas em imagens) e temporais (baseadas em sequências) dos fotogramas de vídeo, melhorando significativamente o desempenho do reconhecimento de acções.

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Este livro centra-se na conceção e desenvolvimento de um Sistema de Vigilância por Vídeo Inteligente (SVSS) avançado para dar resposta às crescentes preocupações de segurança a nível mundial. Com o rápido aumento dos roubos e das questões de segurança pública, os sistemas de vigilância tradicionais já não são suficientes, uma vez que executam principalmente tarefas básicas como a deteção de rostos, a deteção de objectos e a contagem. O livro destaca a necessidade de uma análise mais profunda das actividades humanas nos dados de vídeo para detetar comportamentos suspeitos de forma mais eficaz. A principal contribuição do trabalho é a proposta de uma estrutura de análise da atividade humana integrada na computação em nevoeiro. Esta estrutura tem como objetivo processar dados de vídeo mais perto da fonte (na camada de nevoeiro), permitindo uma análise em tempo real mais rápida e eficiente. Para obter um reconhecimento preciso da atividade humana, os autores introduzem um modelo híbrido de aprendizagem profunda que combina redes neurais convolucionais (CNN) e redes de memória de curto prazo longa (LSTM). Este modelo capta as caraterísticas espaciais (baseadas em imagens) e temporais (baseadas em sequências) dos fotogramas de vídeo, melhorando significativamente o desempenho do reconhecimento de acções.


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  • 9786630013269
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