我们怎样才能通过中央电视台在商场进行盗窃检测？

Question

我遇到了与计算机视觉和机器学习有关的问题。基本上我们正在研究视频监控系统，该系统将被训练以检测任何可疑活动，例如盗窃或商店中的商店起吊。我们感到困惑的是能够解决这个问题。我们不知道这是否可行。亲切地向我们提出一些建议。任何帮助将不胜感激。

虽然我知道Open CV非常适合面部检测并且可用于面部识别，但是它可以用于分析“动作”，s.a。坐着的行为，从架子上抬起物体的行为？如果是这样，我应该深入研究哪些算法？

是否还有其他库（OpenCV除外）需要用于此类任务？是否有相同的开源库？

Answer 1

通过使用对象识别（通过帮助深度学习），我们可以检测对象，并通过使用商店中记录对象的数据集，我们可以评估该对象的详细（价格）。根据对象的数量和有关对象的信息，我们可以识别出问题，例如柜台中的节俭。

Answer 2

您正在努力实现的目标是计算机视觉和机器学习研究中非常活跃的领域，称为行为分析或活动检测。最先进的方法可以在PAMI等期刊或CVPR或NIPS等会议上找到。截至今天，在一般情况下（例如，任何监视摄像机以任何方向观察任何场景），它远远不能达到建立自动盗窃检测系统所需的性能。行为分析基于许多基础技术，例如识别图像中人物的姿势。目前的研究仍在试图弄清楚图片中是否有人以及一般情况下肢体的位置。

这是目前研究状态可行的方法：当摄像机对清晰且大部分静态的环境（例如玻璃显示器）有清晰无障碍的视野时，该系统可帮助操作员专注于潜在的威胁。因此，操作员可以监视比以前更多的摄像机，因为系统会自动隐藏明显不包含可疑活动或移动的摄像机。

要了解有关当前可能性的更多信息，我建议您检查the literature（如this example），将问题分解为子部分并利用您的先验（您对现场的先验知识以及您和＃ 39;尽可能地重新审视。