Ứng dụng mô hình học sâu SlowFast và nhận dạng hành động dựa trên khung xương trong bài toán phát hiện hành vi bạo lực
Phát hiện hành vi bạo lựcMô hình SlowFastNhận dạng khung xương
Tóm tắt
Nghiên cứu đề xuất giải pháp giám sát an ninh thông minh qua video bằng cách kết hợp mô hình SlowFast và nhận dạng khung xương. Hệ thống sử dụng SlowFast để bắt trọn đặc trưng động học của hành động và YOLO-Pose để theo dõi cử động cơ thể. Sự kết hợp này cho phép hệ thống phân tích chính xác các hành vi bạo lực (đánh, đá) trong thời gian thực, đồng thời giảm thiểu báo động giả từ các hoạt động bình thường. Đây là ứng dụng thực tiễn cao cho việc bảo vệ an ninh tại trường học và nơi công cộng
File PDF
Tài liệu tham khảo
- C. Feichtenhofer, H. Fan, J. Malik, and K. He, “SlowFast Networks for Video Recognition,” in Proc. IEEE/CVF ICCV, 2019. [2] D. Maji, S. Nagori, M. Mathew, and D. Poddar, “YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation,” arXiv preprint arXiv:2204.06806, 2022. [3] D. Tran, L. Bourdev, R. Fergus, L. Torresani, and M. Paluri, “Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks,” arXiv preprint arXiv:1412.0767, 2015.
Trích dẫn
Đặng Quang Huy. (2024). Ứng dụng mô hình học sâu SlowFast và nhận dạng hành động dựa trên khung xương trong bài toán phát hiện hành vi bạo lực. Trường đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên. https://repository.ictu.edu.vn/wp-content/uploads/2026/05/22200.pdf.