澎思新加坡研究院非常举动检测技能革新天下记录

　　克日，澎思科技非常举动检测(Anomaly Detection)技能在中佛罗里达大学犯法数据集(UCF-Crime)和上海科技大学校园数据集(ShanghaiTech Campus)两个大局限非常检测数据集上的后果革新天下记录。澎思科技基于自主研发的留意力(Attention Network)模子，实现了基于帧的AUC分数大幅度晋升，在UCF-Crime数据集和ShanghaiTech Campus数据集上取得了83.76%和93.73%的后果。

　　据先容，非常举动检测(Anomaly Detection)是视频监控中一项异常重要的使命，行使计较机视觉算法自动检测视频中诸如交通事情、违法举动等非常变乱，可以节减大量的人力物力，以此办理民众安详规模的困难，在民众安详规模有重要的应用远景和庞大的市场需求。

　　今朝，中佛罗里达大学犯法数据集(UCF-Crime)和上海科技大学校园非常检测数据集(ShanghaiTech Campus)是非常举动检测规模最具代表性的数据集。两大数据集都涵盖了诸多实际天下的非常环境，在该数据集上实习的非常检测模子可以直策应用于具有多个视角的现实场景中，具有重要的实际意义。澎思科技在非常举动检测数据集取得的后果，同样印证了公司僵持面向场景的AI技能研发，UCF-Crime数据集和ShanghaiTech Campus数据集越发很是贴近现实应用场景，澎思科技会进一步加大非常举动检测算法的研究，并慢慢将算法应用到安全都市、伶俐社区、伶俐园区、伶俐零售、伶俐交通等拭魅战应用场景中。

　　针对非常检测中最棘手的非常举动呈现场景变乱不确定的困难，澎思科技创新地回收容意力收集(Attention Network)算法机制，对也许呈现非常的视频地区举办重点进修，将留意力特性与视频特性相团结行使分类器举办非常举动检测，从而大幅进步非常检测的精确性。颠末测试，澎思科技提出的非常举动检测算法在UCF-Crime数据集(Table 1)和Shanghai Tech数据集(Table 2) 大幅领先SOTA算法，革新了天下记录。

（编辑：河北网）

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