في السنوات الأخيرة، تم نشر كاميرات المراقبة على نطاق واسع في الأماكن العامة، وقد تراجعت معدلات الجريمة بشكل ملحوظ بفضل هذه الأجهزة المنتشرة بشكل واسع. عادةً ما توفر هذه الكاميرات أدلة ومؤشرات بعد ارتكاب الجرائم، بينما تُستخدم نادرًا في منع أو وقف الأنشطة الإجرامية في الوقت الفعلي. إن مراقبة يدويًا كميات كبيرة من بيانات الفيديو الناتجة عن كاميرات المراقبة تستهلك وقتًا وجهدًا كبيرين. وبالتالي، أصبح التعرف التلقائي على السلوكيات العنيفة من خلال إشارات الفيديو أمرًا ضروريًا. يلخّص هذا البحث عدة قواعد بيانات فيديو موجودة حاليًا للكشف عن العنف، ويعمل على اقتراح قاعدة بيانات جديدة تُسمى RWF-2000، وتحتوي على 2000 فيديو تم تسجيلها بواسطة كاميرات مراقبة في مشاهد واقعية. كما نقدّم طريقة جديدة تُستفيد من مزايا الشبكات العصبية التلافيفية الثلاثية الأبعاد (3D-CNNs) وتدفق البصريات (optical flow)، وهي ما يُعرف بـ "شبكة التدفق المُنظَّمة" (Flow Gated Network). تحقق الطريقة المقترحة دقة تبلغ 87.25٪ على مجموعة الاختبار الخاصة بقاعدة البيانات التي تم اقتراحها. وتم إتاحة قاعدة البيانات وشفرات المصدر حاليًا للوصول العام.