Resumen

La detección de eventos anómalos ha sido ampliamente investigada en visión por computadora en los últimos años. La mayoría de los métodos convencionales de detección de eventos anómalos solo pueden aprovechar las señales de un solo modo y no tratan la información complementaria subyacente de otras modalidades en videos. Para abordar este problema, en este trabajo proponemos un novedoso modelo de redes convolucionales de dos flujos para la detección de anomalías en videos de vigilancia. Específicamente, el modelo propuesto consta de redes de dos flujos RGB y Flow, en el que la puntuación final de detección de eventos anómalos es la fusión de las puntuaciones de las dos redes. Además, consideramos dos situaciones de fusión, incluida la fusión de dos flujos con el mismo o diferente número de capas respectivamente. La idea de diseño es aprovechar la información subyacente de cada flujo y las señales complementarias de los dos flujos RGB y Flow de manera suficiente. Se utilizan dos conjuntos de datos (UCF-Crime y

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Anomalía; Detección de eventos; Redes de dos flujos; Vídeos de vigilancia; Fusión; RGB; Flujo;
• Keywords:Anomaly; Event detection; Two-stream networks; Surveillance videos; Fusion; RGB; Flow;