Dieses Buch konzentriert sich auf das Design und die Entwicklung eines fortschrittlichen intelligenten Video berwachungssystems (SVSS), um den weltweit wachsenden Sicherheitsbedenken zu begegnen. Angesichts des rasanten Anstiegs von Diebst hlen und Problemen im Bereich der ffentlichen Sicherheit reichen herk mmliche berwachungssysteme nicht mehr aus, da sie haupts chlich grundlegende Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Z hlen ausf hren. Das Buch hebt die Notwendigkeit einer tieferen Analyse menschlicher Aktivit ten in Videodaten hervor, um verd chtiges Verhalten effektiver zu erkennen. Der Kernbeitrag der Arbeit ist der Entwurf eines Frameworks zur Analyse menschlicher Aktivit ten, das in das Fog Computing integriert ist. Dieses Framework zielt darauf ab, Videodaten n her am Entstehungsort (auf der Fog-Ebene) zu verarbeiten, was eine schnellere und effizientere Echtzeitanalyse erm glicht. Um eine pr zise Erkennung menschlicher Aktivit ten zu erreichen, f hren die Autoren ein hybrides Deep-Learning-Modell ein, das faltungsneuronale Netzwerke (CNN) und Long Short-Term Memory-Netzwerke (LSTM) kombiniert. Dieses Modell erfasst sowohl r umliche (bildbasierte) als auch zeitliche (sequenzbasierte) Merkmale aus Videobildern, was die Leistung bei der Aktionserkennung erheblich verbessert.
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