WIELOWIDOKOWY SYSTEM ANALIZY AKTYWNO¿CI LUDZKIEJ: DLA INTELIGENTNEGO MONITORINGU WIDEO

Niniejsza ksi¿¿ka koncentruje si¿ na projektowaniu i rozwoju zaawansowanego inteligentnego systemu nadzoru wideo (SVSS) w celu rozwi¿zania rosn¿cych globalnych obaw zwi¿zanych z bezpiecze¿stwem. Wraz z gwätownym wzrostem liczby kradzie¿y i kwestii bezpiecze¿stwa publicznego, tradycyjne systemy nadzoru nie s¿ ju¿ wystarczaj¿ce, poniewä wykonuj¿ g¿ównie podstawowe zadania, takie jak wykrywanie twarzy, wykrywanie obiektów i liczenie. Ksi¿¿ka podkre¿la potrzeb¿ g¿¿bszej analizy ludzkich dziää w danych wideo w celu skuteczniejszego wykrywania podejrzanych zachowä. G¿ównym wk¿adem pracy jest propozycja struktury analizy aktywno¿ci cz¿owieka zintegrowanej z Fog Computing. Ramy te maj¿ na celu przetwarzanie danych wideo bli¿ej ¿ród¿a (w warstwie mg¿y), umo¿liwiaj¿c szybsz¿ i bardziej wydajn¿ analiz¿ w czasie rzeczywistym. Aby osi¿gn¿¿ dok¿adne rozpoznawanie ludzkiej aktywno¿ci, autorzy wprowadzili hybrydowy model g¿¿bokiego uczenia ¿¿cz¿cy konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i sieci z d¿ug¿ pami¿ci¿ krótkotrwä¿ (LSTM). Model ten przechwytuje zarówno cechy przestrzenne (oparte na obrazie), jak i czasowe (oparte na sekwencji) z klatek wideo, znacznie poprawiaj¿c skuteczno¿¿ rozpoznawania dziää.