Yasmin Nazari*
Das Erkennen von Online-Anomalien in der Videoüberwachung ist aufgrund von Echtzeit, Videorauschen, Anomalien und Zielen ein herausforderndes Problem. Herkömmliches, auf Richtung basierendes Anomalieerkennungsmodell, das die Videoverarbeitungsmuster auf Anomalieerkennung hin untersucht. Ziel dieses Artikels ist es, das Problem von Videorauschen und Anomalieerkennung anzugehen. In diesem Artikel wurde ein intelligentes, auf Einzelbildern basierendes Gruppenbündelungs- und -klassifizierungsmodell unter Verwendung der kantenbasierten Technik, des diagrammbasierten Gruppenalgorithmus und des Sortiermodells implementiert. Testergebnisse zeigten, dass das vorgeschlagene Modell im Vergleich zu herkömmlichen Modellen zur Erkennung konstanter Anomalien eine hohe Algorithmuserkennungsrate aufweist.
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