Szerző dc.contributor.author | Huszar Viktor Denes | |
Szerző dc.contributor.author | Adhikarla Vamsi Kiran | |
Szerző dc.contributor.author | Negyesi Imre | |
Szerző dc.contributor.author | Krasznay Csaba | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-07-14T10:41:26Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-07-14T10:41:26Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2023 | |
Issn dc.identifier.issn | 2169-3536 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/20693 | |
Kivonat dc.description.abstract | Surveillance cameras are increasingly being used worldwide due to the proliferation of digital video capturing, storage, and processing technologies. However, the large volume of video data generated makes it difficult for humans to perform real-time analysis, and even manual approaches can result in delayed detection of events. Automatic violence detection in surveillance footage has therefore gained significant attention in the scientific community as a way to address this challenge. With the advancement of machine learning algorithms, automatic video recognition tasks such as violence detection have become increasingly feasible. In this study, we investigate the use of smart networks that model the dynamic relationships between actors and/or objects using 3D convolutions to capture both the spatial and temporal structure of the data. We also leverage the knowledge learned by a pre-trained action recognition model for efficient and accurate violence detection in surveillance footage. We extend and evaluate several public datasets featuring diverse and challenging video content to assess the effectiveness of our proposed methods. Our results show that our approach outperforms state-of-the-art methods, achieving approximately a 2% improvement in accuracy with fewer model parameters. Additionally, our experiments demonstrate the robustness of our approach under common compression artifacts encountered in remote server processing applications. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | Anomaly detection | |
Kulcsszó dc.subject | anomaly localization | |
Kulcsszó dc.subject | automated video surveillance | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | efficient violence detection | |
Kulcsszó dc.subject | human activity recognition | |
Kulcsszó dc.subject | security | |
Kulcsszó dc.subject | smart cities | |
Kulcsszó dc.subject | video recognition | |
Kulcsszó dc.subject | violence detection | |
Cím dc.title | Towards Fast and Accurate Violence Detection for Automated Video Surveillance Applications | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-07-07T07:58:38Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1109/ACCESS.2023.3245521 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Műszaki tudományok/lnformatikai tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 33646713 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | IEEE Access | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 11 | |
Terjedelem dc.format.page | 18772-18793 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000942275300001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85149383797 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | IEEE ACCESS | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közszervezési és Infotechnológiai Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Kiberbiztonsági Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Kiberbiztonsági Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közszervezési és Infotechnológiai Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Katonai Műszaki Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Technológiai és Bionikai Kar | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | E-közszolgálati Fejlesztési Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai és Elektronikai Hadviselési Tanszék |