本文では,Closed-Circuit Television 映像(CCTV映像)に記録される河川利用者の異常行動の検出を目的とした,弱異常検知アルゴリズムの利用について検討を行う.河川利用者の異常行動が記録されたCCTV映像が少量であることから,以前まで我々は,河川利用者の異常行動が記録されていないCCTV映像を正常データとして異常行動の検出器を構築した.しかしながら,河川利用者の異常行動が記録されたCCTV映像には,検出において重要な情報が存在すると考えられる.そこで,本文では多量の正常データと少量の異常データを組み合わせて学習を行う弱異常検知アルゴリズムに基づく河川利用者の異常行動検出手法を提案し,その有用性について検証する.
(英)
In this paper, we investigate abnormal motion detection of river users on Closed-Circuit Television videos (CCTV videos) based on a weakly supervised anomaly detection algorithm.
Our previous method showed the potential of an anomaly detection algorithm that trains with only CCTV videos that were recorded normal motion of river users for abnormal motion detection.
However, it is assumed that the CCTV videos that are recorded abnormal motion of river users contain important information for detection.
In the experiment in this paper, we verify the effectiveness of a weakly supervised anomaly detection algorithm that trains by combining a large number of normal videos and a small number of abnormal videos.