Violence detection in videos using deep recurrent and convolutional neural networks

📄 arXiv: 2409.07581v1 📥 PDF

作者: Abdarahmane Traoré, Moulay A. Akhloufi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-11

备注: 11 pages, 7 figures, 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

期刊: 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

DOI: 10.1109/SMC42975.2020.9282971

💡 一句话要点

提出结合RNN和CNN的深度学习架构，用于视频中的暴力行为检测。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 暴力检测 视频分析 深度学习 循环神经网络 卷积神经网络 光流 时空特征

📋 核心要点

  1. 城市犯罪率上升，对暴力和异常行为检测的研究兴趣日益增加，但现有方法在复杂场景下表现仍有不足。
  2. 论文提出结合CNN提取空间特征和RNN提取时间特征的深度学习架构，并利用光流编码运动信息，提升检测精度。
  3. 实验结果表明，该方法在多个公开数据集上验证有效，性能达到或超过了当前最先进的技术水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于暴力检测的深度学习架构，该架构结合了循环神经网络（RNN）和二维卷积神经网络（2D CNN）。除了视频帧之外，还使用了通过捕获的序列计算的光流。CNN提取每个帧中的空间特征，而RNN提取时间特征。光流的使用允许编码场景中的运动。所提出的方法达到了与最先进技术相同的水平，有时甚至超过了它们。该方法在3个数据库上进行了验证，取得了良好的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频中的暴力行为检测问题。现有方法在处理复杂场景、光照变化、遮挡等情况时，检测精度和鲁棒性有待提高。此外，如何有效提取视频中的时空特征也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是结合CNN和RNN的优势，利用CNN提取视频帧中的空间特征，利用RNN提取视频中的时间特征，并通过光流来编码视频中的运动信息。这种结合可以更全面地捕捉视频中的暴力行为特征。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 视频帧输入；2) CNN模块：用于提取每一帧图像的空间特征；3) 光流计算模块：用于计算视频帧之间的光流信息，编码运动信息；4) RNN模块：用于提取视频序列的时间特征，并结合CNN提取的空间特征和光流信息；5) 分类器：用于判断视频中是否存在暴力行为。

关键创新：该方法的主要创新在于将CNN、RNN和光流信息有效地结合起来，充分利用了视频中的时空信息和运动信息，从而提高了暴力行为检测的精度和鲁棒性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：CNN和RNN的具体网络结构选择（例如，使用哪种CNN和RNN变体），光流计算的具体方法（例如，使用哪种光流算法），以及如何将CNN提取的空间特征、RNN提取的时间特征和光流信息进行融合（例如，使用concatenate或attention机制）。此外，损失函数的选择和参数的设置也会影响最终的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个公开数据集上进行了实验验证，结果表明该方法能够达到或超过当前最先进的暴力检测技术水平。具体的性能数据（例如，准确率、召回率、F1值等）以及与基线方法的对比结果需要在论文中查找。实验结果证明了该方法在暴力检测任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控系统、公共安全领域、犯罪预防等场景。通过自动检测视频中的暴力行为，可以及时发出警报，减少犯罪事件的发生，提高社会安全水平。未来，该技术还可扩展到其他异常行为检测领域，例如跌倒检测、盗窃检测等。

📄 摘要（原文）

Violence and abnormal behavior detection research have known an increase of interest in recent years, due mainly to a rise in crimes in large cities worldwide. In this work, we propose a deep learning architecture for violence detection which combines both recurrent neural networks (RNNs) and 2-dimensional convolutional neural networks (2D CNN). In addition to video frames, we use optical flow computed using the captured sequences. CNN extracts spatial characteristics in each frame, while RNN extracts temporal characteristics. The use of optical flow allows to encode the movements in the scenes. The proposed approaches reach the same level as the state-of-the-art techniques and sometime surpass them. It was validated on 3 databases achieving good results.