Resumen

Hoy en día, con el creciente número de cámaras de vigilancia, la detección del comportamiento humano es de importancia para la seguridad pública. La detección de comportamientos agresivos mediante vigilancia por video es un campo de investigación esencial y desafiante. Proponemos un método de detección de peleas multivista basado en las características estadísticas del flujo óptico y el bosque aleatorio. Los sistemas ciberfísicos de monitoreo pueden obtener información oportuna y precisa a partir de este método. Se definen dos descriptores novedosos llamados Inconsistencia en la Dirección del Movimiento (MoDI) e Inconsistencia Ponderada en la Dirección del Movimiento (WMoDI) para mejorar el rendimiento de los métodos existentes en videos con diferentes ángulos de grabación y resolver el error en la identificación de situaciones no relacionadas con peleas, como correr y hablar. Primero, se aplica el algoritmo YOLO V3 para marcar las áreas de movimiento, luego se calcula el flujo óptico para extraer los descriptores.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Cámaras de vigilancia; Detección de comportamiento humano; Comportamiento agresivo; Vigilancia por video; Flujo óptico; Bosque aleatorio
• Keywords:Surveillance cameras; Human behavior detection; Fight behavior; Video surveillance; Optical flow; Random forest