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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,331 - 1,335 (5page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.9.1331
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Abandoned luggage items in public areas will be a potential threat caused by bombs or biological warfare. We present a method for real-time automatic detection of abandoned luggage in video captured by surveillance cameras. Most works for abandoned objects detection use a preliminary step to detect foreground regions or objects, and use various techniques including deep learning to distinguish between abandoned luggage items and other objects. These object detection-based methods require direct learning of characteristics of different types of objects. However, it is difficult to detect a new type of unlearned object, and there is insufficient detection of the instantaneous situation in which an object is abandoned. In order to solve these problems, we propose reconstruction-based anomaly detection to identify unusual patterns that do not conform to expected behavior such as abandoning objects. The approach is comprised of two stages - first, static object detection based on YOLOv4 and second, abandoned luggage recognition based on anomaly detection using Ganerative Advesarial Networks (GAN). We demonstrate the proposed GAN-based anomaly detection for abandonment behavior by performing experiments on Abnormal Event CCTV Video Dataset.
목차
Abstract
1. 서론
2. 객체 검출 및 GAN 기반 이상 감지
2. 유기 행동 및 전처리
3. 이상 감지를 위한 GAN 모델
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
S. Kwak / 2010 / Abandoned luggage detection using a finite state automaton in surveillance video / Optical Engineering 49(2):027007?1~027007?10
Y. Tian / 2011 / Robust Detection of Abandoned and Removed Objects in Complex Surveillance Videos / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 41(5):565~576
G. Szwoch / 2016 / Extraction of stable foreground image regions for unattended luggage detection / Multimedia Tools and Applications 75(2):761~786
Y. Tian / 2011 / Robust Detection of Abandoned and Removed Objects in Complex Surveillance Videos / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 41(5):565~576
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