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J-GLOBAL ID：202102278954857537   整理番号：21A0104957

監視ビデオにおける異常イベント検出技術に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Progress on Abnormal Event Detection Technology in Video Surveillance

著者 (4件)： Ji Genlin (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210046) ,  Xu Zhen (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210046) ,  Li Xinlu (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210046) ,  Zhao Bin (南京師范大学計算机科学与技術学院,南京,210046)
資料名： Nanjing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao  (Nanjing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao)
巻： 52  号： 5  ページ： 685-694  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0399A  ISSN： 1005-2615  CODEN： NHHXEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異常イベント検出技術は,コンピュータビジョンの重要な研究内容であり,コンピュータビジョンの重要な研究内容として,コンピュータによる自動検出は,異常事象とみなすことができる。伝統的方法では,低層ビデオの特性化能力が弱く,異常検出方法の計算コストが大きく,複雑なシーンのモデリングにおけるロバスト性が悪いなどの制限がある。本文では、国内外の研究現状と現在の主流方法を結合し、監視ビデオにおける異常事件検出に関する基本技術を紹介し、各種の監視ビデオ特徴抽出方法、特徴学習モデル及び異常検出方法のメリットと欠点を分析した。ビデオにおける異常イベント検出の監視に用いることができる一般的実験データセットを整理し,最後に,監視ビデオにおける異常事象検出技術の難点,挑戦,および将来の開発動向について議論した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  特徴抽出 ,  *検出法 ,  *録画装置 ,  コンピュータビジョン ,  キャラクタリゼーション ,  ロバスト性 ,  低層 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 自動検出 ,  *イベント検出 ,  異常検出 ,  計算コスト ,  開発動向 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  イベント検出 ,  研究