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J-GLOBAL ID：202202280540305222   整理番号：22A0976908

深層学習を用いた監視ビデオのための群衆検出と解析【JST・京大機械翻訳】

Crowd detection and analysis for surveillance videos using deep learning

著者 (6件)： Sheikh Aiman (Department of Computer Science and Engineering, Shri Ramdeobaba College of Engineering and Management, Nagpur, India) ,  Itkelwar Rudra (Department of Computer Science and Engineering, Shri Ramdeobaba College of Engineering and Management, Nagpur, India) ,  Maskati Amin (Department of Computer Science and Engineering, Shri Ramdeobaba College of Engineering and Management, Nagpur, India) ,  Malik Deepika (Department of Computer Science and Engineering, Shri Ramdeobaba College of Engineering and Management, Nagpur, India) ,  Mohbansi Angel (Department of Computer Science and Engineering, Shri Ramdeobaba College of Engineering and Management, Nagpur, India) ,  Khurana Khusboo (Department of Computer Science and Engineering, Shri Ramdeobaba College of Engineering and Management, Nagpur, India)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2424  号： 1  ページ： 080001-080001-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： コスト低減のために,監視システムのアベイラビリティは,多くの折りたたみを増やした。監視ビデオは,犯罪調査にとって非常に重要であることが証明されている。最近の技術進歩は,ビデオをそれから貴重な情報を抽出することを可能にした。空港,スポーツスタディウム,様々な re教,教育,および enter楽関連イベントのような多くの場所で,質量または群衆収集が見つかることができ,このような混雑場所におけるビデオ監視は,混雑管理において非常に役立つことを証明できる。クラウドの存在を同定し,収集における人々の数を検出することが重要である。これは,リオットを回避するため,突然のトロープビルドアップの検出に非常に有用である。さらに,Covid-19のパンデミック状況においても,場所の人々の収集を避けることができる。本論文では,クラウド検出のためのフレームワークを示した。群衆の存在は,ユニークな人々を計数して,次に群衆分析を実行することによって見つけた。群衆における人々の性別と年齢を検出することによって,クロード解析を行った。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  原価低減 ,  情報 ,  空港 ,  監視 ,  犯罪 ,  アベイラビリティ ,  折畳み ,  監視装置 ,  *録画装置 ,  *機械学習 ,  遠隔監視
準シソーラス用語： 混雑管理 ,  汎発流行性 ,  ビデオ監視 ,  *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 (3件)： 深層学習 ,  ビデオ ,  解析