Questo libro si concentra sulla progettazione e sullo sviluppo di un sistema avanzato di videosorveglianza intelligente (SVSS) per far fronte alle crescenti preoccupazioni relative alla sicurezza globale. Con il rapido aumento dei furti e dei problemi di sicurezza pubblica, i sistemi di sorveglianza tradizionali non sono pi sufficienti, poich eseguono principalmente compiti di base come il rilevamento dei volti, il rilevamento degli oggetti e il conteggio. Il libro sottolinea la necessit di un'analisi pi approfondita delle attivit umane nei dati video per rilevare comportamenti sospetti in modo pi efficace. Il contributo fondamentale del lavoro la proposta di un framework per l'analisi dell'attivit umana integrato con il Fog Computing. Questo framework mira a elaborare i dati video pi vicino alla fonte (al livello fog), consentendo un'analisi in tempo reale pi rapida ed efficiente. Per ottenere un riconoscimento accurato dell'attivit umana, gli autori introducono un modello ibrido di apprendimento profondo che combina reti neurali convoluzionali (CNN) e reti LSTM (Long Short-Term Memory). Questo modello cattura caratteristiche sia spaziali (basate sulle immagini) sia temporali (basate sulle sequenze) dai fotogrammi video, migliorando significativamente le prestazioni di riconoscimento delle azioni.
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