HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نهج تفكيك زمني للتصنيف المرئي باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية والـ LSTM المطبقة على كشف العنف

Carlos Maur´ıcio Ser´odio Figueiredo Jean Phelipe de Oliveira Lima

الملخص

في المدن الذكية الحديثة، تسعى إلى أعلى مستويات التكامل والخدمة الآلية. وفي قطاع المراقبة، يُعد أحد التحديات الرئيسية هو أتمتة تحليل الفيديوهات في الزمن الفعلي للكشف عن المواقف الحرجة. يقدم هذا البحث نماذج ذكية تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (حيث تم استخدام شبكات MobileNet و InceptionV3 و VGG16)، بالإضافة إلى شبكات LSTM والشبكات المُغذية أمامياً، لإنجاز مهمة تصنيف الفيديوهات ضمن الفئتين "العنف" و"غير العنف"، باستخدام قاعدة البيانات RLVS. تم توظيف تمثيلات بيانات مختلفة وفق تقنيات التكامل الزمني. وقد حقق أفضل أداء 0.91 و0.90 بالنسبة لدقة التصنيف (Accuracy) ومقاييس F1-Score على التوالي، وهي نتائج أعلى مقارنة بالنتائج المُسجّلة في أبحاث مشابهة التي أُجريت على نفس قاعدة البيانات.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
نهج تفكيك زمني للتصنيف المرئي باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية والـ LSTM المطبقة على كشف العنف | مستندات | HyperAI