Обнаружение преступлений в видео с VideoMAE

Описание модели

Эта модель является дообученной версией модели , специально адаптированной для задач классификации видео на наборе данных UCF Crime. Она предназначена для классификации различных действий и событий, включая нормальное и аномальное поведение, такое как кража со взломом, вандализм или драка, на основе видеовхода.

Детали модели

• Разработана: Paulo Briceño

• Тип модели: VideoMAE для классификации видео

• Метки:Насилие

• Арест

• Поджог

• Нападение

• Кража со взломом

• Взрыв

• Драка

• Обычные видео

• Дорожные аварии

• Грабеж

• Стрельба

• Кража в магазине

• Кража

• Вандализм

Дообучена на основе модели:

Применение

Прямое использование

Модель может напрямую классифицировать входные видео по одной из 14 указанных выше категорий. Она предназначена для задач обнаружения аномалий, особенно в сценариях, где требуется автоматизированное видеонаблюдение.

Смежное использование

Эту модель можно интегрировать в системы видеонаблюдения в режиме реального времени, использовать в судебно-медицинских расследованиях или применять в исследованиях для оценки и улучшения алгоритмов обнаружения преступлений.

Недопустимое использование

• Эта модель не подходит для сценариев, в которых входные данные значительно отличаются от типов видео в наборе данных UCF Crime.

• Неправильное использование для наблюдения без надлежащих этических соображений.

Предвзятость, риски и ограничения

Предвзятость: Модель может наследовать предвзятости из набора данных UCF Crime, которые могут отражать культурные или ситуационные предположения, специфичные для этого набора данных.

Ограничения: Производительность может снижаться для сценариев или действий, выходящих за рамки обучающего набора данных.

Рекомендации

Пользователям следует тщательно оценивать результаты работы модели и перепроверять их перед принятием важных решений. Протестируйте производительность в реальных условиях, чтобы обеспечить надежность.

Ссылки

OPear/videomae-large-finetuned-UCF-Crime