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   HITACHI (Hitachi) 회장 : Shoyama Etsuhiko / Hightinafter는 최근 카메라 이미지 감시 시스템을 사용하여 비정상적인 행동을 감지하는 자동 방법으로서 정상적인 행동과 임의의 행동의 차이에 기초하여 비정상적인 행동을 탐지하는 학습 기반 이미지 감시 기술을 개발했습니다. 고정밀 이미지 처리 기술을 사용 함으로써이 기술은 감시 카메라 이미지에서 정상적인 행동의 특성을 미리 배우고 데이터베이스를 생성하고, 임의의 이미지와 비교할 때 비정상적인 정도를 계산하며, 비정상적인 행동과 같은 특정 가치를 초과하는 이상을 탐지하고, 엘리베이터 자동차 내부의 비정상 행동에 적용될 수 있습니다.

  일반적으로 사용되는 변칙적 행동 감지 기술은 비정상적인 행동 패턴을 모델링하고 알고리즘으로 대체하며 캡처 된 이미지의 데이터베이스 기반 비정상적인 동작 모델에 해당하는 객체를 일치시켜 비정상을 감지합니다. 그러나,이 방법은 감지 될 수있는 비정상적인 행동 모델이 고정되어 있고 비정상적인 행동 자체의 샘플이 거의 없기 때문에이 방법은 제한된 범위를 갖는 경향이있다. 감시 카메라 영상에서 비정상적인 행동을보다 정확하게 감지하기 위해서는 엄청난 양의 비정상적인 행동 이미지를 수집하고 상세한 비정상적인 행동 모델을 구성해야하지만 개인 정보 침습과 같은 문제로 인해 데이터와 일치하는 데이터를 수집하기가 어려웠습니다.

  따라서 Hitachi는 정상적인 행동의 표준을 사용하여 풍부하고 수집하기 쉬우 며 수집하기 쉬운 정상적인 행동을 사용하여 비정상적인 행동을 일치시켜 비정상을 감지하는 방법에 중점을 두었습니다.
  이번에 개발 된 기술은 정상적인 행동의 특성을 미리 배우고 데이터베이스를 생성하고 모든 이미지의 특성 사이의 차이가 특정 값을 초과하는 비정상적인 행동을 감지하는 것입니다. 3 차원 고차 자기 상관의 특징 인 3 스크린 이동 이미지를 사용함으로써, 밝기 변화 포인트를 체인 셰이프에 기초하여 251 유형으로 분류함으로써, 시스템은 "래그"와 같은 큰 움직임과 같은 큰 움직임을 가진 비정상적인 동작을 가질 수있게 만들 수있게 해주었다. 또한 체조와 같은 비정상적인 행동으로 큰 움직임으로 정상적인 행동을 실수로 감지하지 못하며 검출 속도가 95% 이상으로 고밀도 비정상적인 행동 탐지를 달성했습니다.

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