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J-GLOBAL ID：201902269102570007   整理番号：19A0908960

重要なインフラストラクチャを保護するための監視カメラにおける疑わしい活動検出のための柔軟な人間定義可能な自動挙動解析【JST・京大機械翻訳】

Flexible human-definable automatic behavior analysis for suspicious activity detection in surveillance cameras to protect critical infrastructures

著者 (5件)： Bouma Henri (TNO (Netherlands)) ,  Schutte Klamer (TNO (Netherlands)) ,  ten Hove Johan-Martijn (TNO (Netherlands)) ,  Burghouts Gertjan (TNO (Netherlands)) ,  Baan Jan (TNO (Netherlands))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10802  ページ： 108020N-12  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サーベイランスシステムは軍事化合物と重要なインフラストラクチャの保護に不可欠である。疑わしい活動の自動認識は,関連する脅威を見つけるために人間のオペレータを増加させることができる。行動解析や行動認識のための一般的な解決策は,大量の訓練データを必要とする。しかし,疑わしい活動と脅威はまれなイベントであり,enemのmodus operandiは突然変化する可能性があり,現実的な状況において十分な訓練データを得ることは現実的でない。したがって,ユーザが専門知識に基づいて新しい警告を容易に定義することを可能にする疑わしい活動の認識のための実証装置を開発した。特徴を生成するためのオブジェクト検出,トラッキングおよび動作認識の計算のための基本モジュールを開発した。ユーザはシンバルとセンtencesとの複雑な挙動を特定することができる。記号は,特徴の組合せを分析するための低レベル記述である。記号の例は,ゲートへの距離,人の速度,および人が化合物上にあるかどうかに関連する3つの条件から成る「アプローチ_ゲート」である。文章は,時間的順序付けを分析するための高レベル記述である。時間的規則化を有する文章の例は,最初にゲートに近づき,次にゲートに入り,最後に化合物に入る。実証装置はSAPIENTアーキテクチャに準拠しており,複数の低レベル自律センサモジュール(ASM)と高レベル意思決定モジュール(HLDMM)を用いている。特徴と記号をASMで計算し,文章をHLDMMで計算した。著者らの実証装置は,疑わしい行動(例えば,改良された爆発装置の配置のためのdigging,f上での登クライミング,化合物への接近,および道路上の車両)を認識するために試験され,設計時間の間に実行されなかった新しい脅威を緩和するために,ユーザはシンボルと文章の両方を対話的に作成し,修正する。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 会話 ,  意思決定 ,  *インフラストラクチャー ,  オペレータ ,  計算機アーキテクチャ ,  道路 ,  サーベイランス
準シソーラス用語： 登山 ,  自律性 ,  順序づけ ,  専門知識 ,  訓練データ ,  自動認識 ,  軍事 ,  *監視カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： インフラストラクチャ ,  監視カメラ ,  活動 ,  人間 ,  定義 ,  挙動解析