폭력 감지를 위한 공간 자르기, 향상된 UniformerV2 및 수정된 효율적 가산 주의 메커니즘을 활용한 비디오 분석 CUE-Net
แนวคิดหลัก
CUE-Net은 공간 자르기, 향상된 UniformerV2 아키텍처 및 수정된 효율적 가산 주의 메커니즘을 결합하여 비디오 내 폭력 행동을 효과적이고 효율적으로 식별합니다.
บทคัดย่อ
CUE-Net은 비디오 감시 시스템에서 자동화된 폭력 감지를 위한 혁신적인 아키텍처입니다. 이 방법은 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:
공간 자르기 모듈: YOLO V8 알고리즘을 사용하여 비디오 프레임에서 사람을 감지하고 폭력이 발생하는 영역을 중점적으로 자릅니다.
3D 컨볼루션 백본: 3D 컨볼루션을 사용하여 입력 비디오를 시공간 토큰으로 인코딩하고 다운샘플링합니다.
로컬 UniBlock V2: 로컬 시간적 의존성을 모델링하기 위해 다중 헤드 관계 집계기(MHRA) 및 피드 포워드 네트워크(FFN)를 사용합니다.
글로벌 UniBlock V3: 동적 위치 임베딩(DPE), 수정된 효율적 가산 주의 메커니즘(MEAA) 및 FFN을 사용하여 중요한 전역 시공간 특징을 캡처합니다.
융합 블록: 로컬 및 글로벌 특징을 동적으로 융합하여 최종 분류 결과를 생성합니다.
CUE-Net은 RWF-2000 및 RLVS 데이터셋에서 최신 기술을 능가하는 성능을 달성했습니다.
CUE-Net: Violence Detection Video Analytics with Spatial Cropping, Enhanced UniformerV2 and Modified Efficient Additive Attention
สถิติ
폭력 행동이 발생하는 장면에서 사람들이 차지하는 공간은 종종 작고 부분적으로 가려져 있습니다.
기존 방법들은 이러한 어려움을 극복하는 데 어려움을 겪었지만, CUE-Net은 공간 자르기와 향상된 UniformerV2 아키텍처를 통해 이를 해결할 수 있었습니다.
CUE-Net은 RWF-2000 데이터셋에서 94.00%의 정확도를, RLVS 데이터셋에서 99.50%의 정확도를 달성하며 새로운 최신 기술을 달성했습니다.
คำพูด
"CUE-Net은 공간 자르기, 향상된 UniformerV2 아키텍처 및 수정된 효율적 가산 주의 메커니즘을 결합하여 비디오 내 폭력 행동을 효과적이고 효율적으로 식별합니다."
"CUE-Net은 RWF-2000 데이터셋에서 94.00%의 정확도를, RLVS 데이터셋에서 99.50%의 정확도를 달성하며 새로운 최신 기술을 달성했습니다."
สอบถามเพิ่มเติม
질문 1
비디오 감시 시스템에서 CUE-Net 이외에 어떤 다른 혁신적인 기술이 폭력 감지를 위해 활용될 수 있을까요?
CUE-Net은 폭력 감지를 위한 혁신적인 기술 중 하나이지만, 다른 기술적 접근 방식도 있습니다. 예를 들어, 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용하여 폭력적인 행동 패턴을 감지하고 이를 학습하는 방법이 있을 수 있습니다. 또한, 실시간 비디오 분석을 위한 신경망 아키텍처의 발전과 함께, 심층 학습과 컴퓨터 비전 기술을 결합한 다양한 접근 방식이 개발되고 있습니다. 또한, 사물 인식 기술과 결합하여 폭력적인 행동을 탐지하는 데 사용할 수 있는 기술적 혁신이 있을 수 있습니다.
질문 2
CUE-Net의 성능 향상을 위해 어떤 추가적인 기술적 개선이 필요할까요?
CUE-Net은 이미 매우 효과적인 폭력 감지 시스템이지만, 성능을 더 향상시키기 위해 몇 가지 기술적 개선이 가능합니다. 먼저, 더 많은 데이터를 사용하여 모델을 더욱 풍부하게 학습시키는 것이 중요합니다. 또한, 실시간 처리를 위한 모델의 속도와 효율성을 개선하는 것이 중요합니다. 더 효율적인 하드웨어 가속기를 활용하거나 모델의 병렬 처리를 최적화하여 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 데이터 증강 기술을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 더 다양한 폭력적인 행동을 포착할 수 있도록 하는 것도 중요합니다.
질문 3
CUE-Net의 폭력 감지 기술을 다른 어떤 응용 분야에 적용할 수 있을까요?
CUE-Net의 폭력 감지 기술은 비디오 감시 시스템뿐만 아니라 다른 여러 응용 분야에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 감시 시스템에서 교통 사고를 감지하거나 응급 상황을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 산업 현장에서 안전 문제를 모니터링하거나 위험 상황을 사전에 예방하는 데 활용할 수도 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 환자 상태를 모니터링하거나 응급 상황을 신속히 대응하는 데 활용할 수 있습니다. 따라서 CUE-Net의 기술은 다양한 분야에서 안전 및 보안을 강화하는 데 활용될 수 있습니다.
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