可疑与异常行为检测
计算机视觉与模式识别
2022-09-09 v1
摘要
在本项目中，我们提出一种CNN架构来检测异常和可疑活动；项目所选活动包括在公共场所奔跑、跳跃、踢击以及在公共场所携带枪、棒球和刀。我们将训练好的模型与现有模型如Yolo、vgg16、vgg19进行比较。该训练模型随后被用于实时检测，并使用了训练好的.h5模型的.tflite格式来构建安卓分类应用。
引用
@article{arxiv.2209.03576,
title = {Suspicious and Anomaly Detection},
author = {Shubham Deshmukh and Favin Fernandes and Monali Ahire and Devarshi Borse and Amey Chavan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03576},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 10 figures