監視器異常檢測
簡介
理大產品可靠性暨系統安全研發中心(CAiRS) 創建了一個最先進的 (SOTA) 修改殘差網絡，帶有顏色注意模塊，在定制的“Blurveillance”數據集和小模型尺寸上訓練，在邊緣應用中優於 SOTA 網絡。 它可以將圖像狀態分為正常、自然模糊、散焦模糊、污垢模糊和噴漆模糊。
完成研究日期
2022
商品化機會
知識產權許可
解決方案
在不受約束的環境中拍攝的智能監控視頻系統可能會由於不同的環境因素和惡意的人類活動而被遮蔽。 他們經常模糊視頻內容，並在識別導致錯誤實時決策的場景中的事件時引入困難。
創新技術
- 該系統有一個改進的殘差網絡，結合了顏色注意模塊，明顯地優勝於最先進的網絡，同時保持邊緣應用程序的模型尺寸小。
- 建立了一個監控圖像數據集，即“Blurveillance”。 它收集了五類 10,000 張監控圖像：正常、自然模糊、散焦模糊、污垢模糊和噴漆模糊。
主要成效
- 啟用監控視頻異常系統的實時診斷健康/異常檢測管理
- - 監控/檢查系統狀態的工時減少到零
- 異常檢測自動實時信號 - 減少現場服務、視頻監控停機時間以及維修和維護成本
應用範疇
- 具有大量攝像機的監控攝像機系統
- 智能燈柱
- 自動導引車
專利申請
- 中國發明專利申請號202211032284.3
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