Resumen

La videovigilancia juega un papel vital en el mantenimiento de la seguridad social, aunque, hasta ahora, todavía existe una gran incertidumbre en la comprensión y reconocimiento de peligros, lo cual puede atribuirse en parte a los cambios incontrolables del entorno en los fondos. Este artículo presenta un cómputo inspirado en el cerebro del valor de atención de los cambios del entorno circundante (EC) con un modelo de cognición basado en procesos al introducir un valor de proporción de implicaciones de EC dentro de los períodos considerados. Además, se establecen modelos teóricos para el cálculo del nivel de advertencia de las implicaciones de EC para la eficiencia universal del reconocimiento de video (cuantificado como el costo temporal de las variaciones de la proporción de implicación de a ), Incorporar los modelos propuestos en los algoritmos en línea se sugiere como una prioridad de investigación futura hacia la seguridad de precisión para aplicaciones críticas y, además, se discuten preliminarmente esquemas para una implementación práctica de dicha integración.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Vigilancia por video; Seguridad social; Cambios en el medio ambiente; Valor de atención; Modelo de cognición; Nivel de advertencia
• Keywords:Video surveillance; Social security; Environment changes; Attention value; Cognition model; Warning level