Áttekintő emberi aktivitás felismerés (PAR) = Panoramic Human Activity Recognition

Huszár, Viktor (2023) Áttekintő emberi aktivitás felismerés (PAR) = Panoramic Human Activity Recognition. In: Húsz év a katonai műszaki tudományok szolgálatában. Ludovika Egyetemi Kiadó, Budapest, pp. 81-91. ISBN 9786156598370

Preview

Text 1131_81-91.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (463kB) | Preview

Abstract

A tömegben zajló tevékenységek átfogóbb megértéséhezszükség van egy, a panoramikus, áttekintő emberi tevékenységet felismerő rendszer (panoramic human activity recognition, PAR) kidolgozására, amelynek célja, hogy egyidejűleg detektálni tudja az egyéni cselekvéseket, a társadalmi csoportaktivitásokat, illetve felismerje az univerzálisan is mintázható emberi tevékenységeket. Egy ilyen felismerő rendszer ugyan nagy kihívást jelent, de gyakorlati problémákra tud választ adni a valós alkalmazás, vagyis tüntetéseken, gyűléseken kialakuló tömegjelenet, a határ menti migrációs csoportosulással járó veszélyhelyzetek vagy egy közterületen, megfigyelt környezetben hirtelen keletkező tömegjelenet esetén. A tanulmány ismerteti a koncepciókat és egy új, hierarchikus gráf neurális hálózati megközelítést elemez, hogy az emberi tevékenység fokozatos ábrázolása és modellezése és a kölcsönös társadalmi kapcsolatok egy tömegben miként néznek ki egy résztvevő számára, a gépi látás szemszögéből. | For a more comprehensive understanding of group activities and human behaviour in crowds, it is necessary to develop a panoramic human activity recognition system (Panoramic Human Activity Recognition – PAR). Its purpose is to understand and simultaneously detect individual actions and social group activities, and also to recognize human activities in groups that can be modelled universally. Although such a recognition and detection system is a great scientific challenge, it can provide answers to practical problems in the case of real application of the technology. Such a problem can be a mass scene in the case of riots, demonstrations or gatherings, dangerous situations associated with borderland migration groups along the borders, or a group scene that suddenly arises in an observed environment in a public area. The paper describes the concepts and analyzes a new hierarchical graph neural network approach to progressively represent and model human activity and how mutual social relations in a crowd look from a machine vision perspective.

Actions (login required)

Edit Item