Виявлення аномалій у місцях масового скупчення людей: технології, виклики та можливості

Анотація

У статті обговорюються досягнення в області інтелектуальних систем відеоспостереження, зокрема, виявлення
аномалій у місцях масового скупчення людей. Ці системи спрямовані на підвищення громадської безпеки шляхом
автоматичного виявлення незвичайної поведінки та потенційних загроз у режимі реального часу. Традиційне
відеоспостереження, яке значною мірою покладається на людський моніторинг, стикається з такими обмеженнями, як
знижена концентрація уваги і повільний час реакції. На відміну від нього, інтелектуальне відеоспостереження використовує
алгоритми машинного навчання і штучного інтелекту для обробки величезних обсягів відеоданих, виявляючи патерни, які
відхиляються від нормальної поведінки. Виявлення аномалій у натовпі має важливе значення в густонаселених районах,
таких як транспортні вузли, стадіони та громадські площі. Різноманітність аномалій, від незначних порушень до серйозних
загроз, таких як крадіжки або терористичні атаки, є викликом для цих систем. Аномалії буває важко виявити через їхню
непередбачувану природу, а те, що є аномалією, залежить від контексту. У статті підкреслюється потреба в надійних
системах, які можуть адаптуватися до різних умов навколишнього середовища і розрізняти нормальні відхилення від
реальних загроз. Хоча керовані моделі машинного навчання є багатообіцяючими, вони часто вимагають великих обсягів
маркованих даних, які важко отримати в реальних умовах. Неконтрольовані моделі та методи глибокого навчання, такі як
згорткові нейронні мережі, виявилися ефективними в аналізі поведінки натовпу та виявленні аномалій. Однак ці методи все
ще стикаються з проблемами, включаючи масштабованість, високий рівень помилкових спрацьовувань і необхідність
обробки в реальному часі у великомасштабних середовищах. У статті розглядаються обмеження сучасних методів
виявлення аномалій у натовпі, такі як обчислювальні витрати, етичні проблеми та нездатність виявляти нові аномалії.
Запропоновано напрямки майбутніх досліджень, зокрема інтеграцію передових методів навчання для покращення
продуктивності та масштабованості системи.