Ce livre se concentre sur la conception et le d veloppement d'un syst me de vid osurveillance intelligent avanc (SVSS) afin de r pondre aux pr occupations croissantes en mati re de s curit mondiale. Avec l'augmentation rapide des vols et des probl mes de s curit publique, les syst mes de surveillance traditionnels ne suffisent plus, car ils effectuent principalement des t ches de base telles que la d tection des visages, la d tection d'objets et le comptage. Le livre souligne la n cessit d'une analyse plus approfondie des activit s humaines dans les donn es vid o afin de d tecter plus efficacement les comportements suspects. La contribution principale de ce travail est la proposition d'un cadre d'analyse de l'activit humaine int gr au Fog Computing. Ce cadre vise traiter les donn es vid o plus pr s de la source (au niveau de la couche fog), permettant une analyse en temps r el plus rapide et plus efficace. Pour parvenir une reconnaissance pr cise de l'activit humaine, les auteurs introduisent un mod le hybride d'apprentissage profond combinant des r seaux de neurones convolutifs (CNN) und des r seaux de m moire long et court terme (LSTM). Ce mod le capture la fois les caract ristiques spatiales (bas es sur l'image) et temporelles (bas es sur la s quence) des images vid o, am liorant ainsi de mani re significative les performances de reconnaissance des actions.
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