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J-GLOBAL ID：201802214004393758   整理番号：18A2108051

深層学習を用いたスマート都市における知的犯罪異常検出【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Crime Anomaly Detection in Smart Cities Using Deep Learning

著者 (3件)： Chackravarthy Sharmila ,  Schmitt Steven ,  Yang Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CIC  ページ： 399-404  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 犯罪活動の迅速で正確な同定は,あらゆる居住を確保するために最も重要である。スマートな都市の急速な成長により,犯罪検出システムの統合はこのセキュリティを改善することを求めている。過去に,この目標を達成するために,標準ビデオ監視に強い依存性があった。これにより,監視公式によって監視されなければならないビデオデータのバックログがしばしば生成される。大きな都市域に対して,これは,誤り率の増加をもたらす,監督を監督するためのますます大きな作業負荷を生み出す。作業負荷を低減するために解を実装した。現在,自己回帰モデルは犯罪行為をより良く予測するために使用されているが,欠点のリストも持っている。ビデオストリームデータを解析するために,ハイブリッドDeep学習アルゴリズムと組み合わせてニューラルネットワークを用いる解を提案した。著者らのシステムは,supervisminal活動を迅速に同定し,評価することができ,それにより,監督されている公式に関する作業負荷を減少させることができる。スマート都市インフラを通して実装されると,それは効率的で適応可能な犯罪検出システムを可能にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自己回帰モデル ,  ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  インフラストラクチャー ,  *犯罪 ,  *都市 ,  高速度 ,  誤り率 ,  *学習 ,  セキュリティ ,  都市域
準シソーラス用語： ビデオ監視 ,  検知システム ,  *異常検出 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  都市 ,  犯罪 ,  異常検出