Алгоритм идентификации аномальных действий

Исследование посвящено проблеме распознавания человеческой деятельности (Human Activity Recognition, HAR) и определения нормальных и аномальных действий в зависимости от ситуации. Автоматизированное обнаружение аномальных действий с помощью технологий компьютерного зрения и оперативное реагирование позволяют усовершенствовать работу служб быстрого реагирования, тем самым спасти человеческие жизни или пресечь правонарушения. В работе представлен всесторонний обзор методов распознавания человеческой деятельности и выявления аномальных действий на основе глубокого обучения. Исследуются различные классификации аномальных действий, и затем обсуждаются и анализируются методы глубокого обучения и нейросетевые архитектуры, используемые для обнаружения аномальных действий. На основе проведенного сравнительного анализа различных подходов предложен алгоритм распознавания человеческой активности и разработана нейронная сеть, которая определяет насильственные и ненасильственные действия с точностью 92,22% в 150 эпохах.