Automatisierte Gewalt-Erkennung in Videoüberwachung

Die Gewalt-Erkennung in Videos ist in den letzten Jahren wichtiger geworden, da die Kriminalitätsraten in Städten weltweit steigen. Überwachungssysteme, die auf Menschen basieren, die mehrere Bildschirme beobachten, sind nicht besonders effektiv. Es ist für Leute echt schwierig, längere Zeit fokussiert zu bleiben, um gewalttätige Handlungen zu bemerken, besonders an überfüllten Orten. Hier kommt die Technologie ins Spiel. Mit Deep Learning können wir Videoaufnahmen analysieren, um gewalttätiges Verhalten zu erkennen.

#Der Bedarf an automatischer Erkennung

Mit wachsenden Bevölkerungen und sich ausdehnenden Städten ist Kriminalität verbreiteter geworden. Traditionelle Überwachungsmethoden werden immer veraltet, weil sie auf menschlicher Beobachtung basieren. Menschen übersehen oft wichtige Details in chaotischen Situationen, und die Menge an Videodaten ist einfach zu hoch, um sie manuell zu analysieren. Fortschrittliche Technologie kann helfen, Videos effizienter und genauer zu analysieren.

#Wie Deep Learning für Gewalt-Erkennung funktioniert

Deep Learning ist eine Methode in der Künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen. In unserer Arbeit konzentrieren wir uns darauf, zwei Haupttypen von neuronalen Netzen zu verwenden: Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs). CNNs sind super, um jede einzelne Frame eines Videos zu betrachten und zu erkennen, was in diesem Frame passiert. RNNs analysieren hingegen die Sequenz der Frames über die Zeit, was dem System hilft, Bewegungen und Handlungen zu verstehen.

Zusätzlich verwenden wir optischen Fluss, der erfasst, wie sich Dinge in einem Video bewegen. So können wir ein klareres Bild von den Ereignissen bekommen und unsere Erkennungsfähigkeiten verbessern.

#Aktuelle Ansätze zur Gewalt-Erkennung

Es gibt hauptsächlich zwei Techniken zur Erkennung von Gewalt in Videos: traditionelle maschinelles Lernen und modernes Deep Learning.

#Traditionelle maschinelles Lernen Techniken

Ältere Methoden zur Gewalt-Erkennung verwendeten oft Algorithmen wie k-nächste Nachbarn, Support Vector Machines und Random Forests. Diese beruhen darauf, spezifische Merkmale aus den Video-Frames zu extrahieren, wie Formen und Bewegungen. Einige Methoden suchen nach „Bewegungsblobs“, wo das System bewegte Bereiche in einem Video identifiziert, um zu sehen, ob gewalttätige Handlungen stattfinden.

#Deep Learning Techniken

Deep Learning-Methoden verfolgen einen anderen Ansatz. Sie verwenden oft 3D-CNNs, die sowohl das Aussehen als auch die Bewegung im Video analysieren. Diese sind komplexer und benötigen mehr Rechenleistung, sind aber generell genauer.

Einige Forscher haben Methoden entwickelt, die verschiedene Arten von Netzwerken kombinieren. Zum Beispiel kann ein 2D-CNN Merkmale aus Standbildern extrahieren, während ein RNN die Sequenz von Bildern betrachtet. Diese Kombination kann bessere Ergebnisse liefern als die Verwendung einer einzelnen Methode.

#Vorgeschlagene Methode zur Gewalt-Erkennung

Wir haben ein System entwickelt, das 2D-CNNs mit RNNs kombiniert, speziell Gated Recurrent Units (GRUS) oder Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke. Diese Methode ermöglicht es uns, sowohl die Details in den Frames als auch den Gesamtfluss der Handlungen über die Zeit festzuhalten.

Wir betrachten speziell zwei Arten von Netzwerken. Eines verarbeitet reguläre Video-Frames, während das andere den optischen Fluss verarbeitet. Nachdem beide Netzwerke ihre Arbeit erledigt haben, kombinieren wir ihre Ausgaben, um ein besseres Verständnis davon zu erlangen, was im Video passiert. Schliesslich klassifizieren wir die Szenen mit einer vollständig verbundenen Schicht, die hilft zu bestimmen, ob es in dem Material zu Gewalt kommt.

#Details zur CNN-Architektur

Für unser CNN haben wir EfficientNet ausgewählt. Dieses Netzwerk ist darauf ausgelegt, effizient zu sein und hohe Genauigkeit zu erreichen. Es gibt mehrere Versionen, und wir haben die B0-Version verwendet, die auf einem grossen Datensatz vortrainiert ist, um Muster effektiv zu erkennen.

EfficientNet funktioniert, indem es spezialisierte Blöcke namens MBBLOCKS verwendet, die helfen, wichtige Merkmale in den Video-Frames zu erfassen.

#RNNs verstehen: LSTM und GRU

Wir verwenden zwei Arten von RNNs in unserem System: LSTM und GRU. Beide sind darauf ausgelegt, mit Daten-Sequenzen umzugehen, aber sie tun dies auf leicht unterschiedliche Weise.

LSTMs verwenden drei Tore, um den Informationsfluss zu steuern, sodass das Netzwerk wichtige Details behalten und irrelevante vergessen kann. GRUs sind einfacher, verwenden zwei Tore, was sie weniger komplex und schneller macht.

Wir haben unsere RNNs in einem bidirektionalen Modus implementiert, was bedeutet, dass sie sowohl auf vergangene als auch auf zukünftige Daten schauen. Dieser Ansatz hilft unserem Netzwerk, bessere Vorhersagen darüber zu treffen, was im Video passiert.

#Verwendung von optischem Fluss zur Bewegungsanalyse

Optischer Fluss hilft uns zu verstehen, wie sich Objekte innerhalb eines Videos bewegen. Wir verwenden eine Methode namens PWC-Net, um optischen Fluss effizient zu berechnen. Dieses Netzwerk erstellt eine Darstellung der Bewegung, die es unserem System erleichtert, Video-Sequenzen zu analysieren.

PWC-Net verwendet verschiedene Techniken, um mit Änderungen in der Beleuchtung und Schatten umzugehen, um sicherzustellen, dass die Bewegungsdaten so genau wie möglich sind. Das Ergebnis ist ein klareres Bild davon, wie sich Dinge in einer Szene bewegen, was unsere Gewalt-Erkennungsbemühungen erheblich unterstützt.

#Testen und Validieren unserer Methode

Um unser System zu testen, haben wir drei verschiedene Datensätze verwendet. Jeder Datensatz enthält eine Sammlung von Videoclips mit verschiedenen Arten von Aktionen, darunter gewalttätige und nicht gewalttätige Szenen.

1. Hockey-Datensatz: Dieser Datensatz enthält 2000 Videos von Hockeykämpfen und Nicht-Kampf-Szenen. Jeder Clip dauert etwa zwei Sekunden, was die Analyse kurzer Aktionsspitzen erleichtert.

2. Violent Flow-Datensatz: Dieser Datensatz zeigt echte Aufnahmen von Menschenmengen, die gewalttätig sind. Er enthält 246 Clips unterschiedlicher Länge, die es uns ermöglichen, verschiedene Arten von gewalttätigem Verhalten zu studieren.

3. Echte Gewalt-Situationen-Datensatz: Diese Sammlung enthält ebenfalls Clips von verschiedenen Gewalt-Situationen, sodass wir unsere Methode gegen reale Beispiele testen können.

Wir haben jeden Datensatz in Trainings- und Testgruppen aufgeteilt, um zu evaluieren, wie gut unser Netzwerk performt.

#Ergebnisse aus unseren Experimenten

Wir waren mit den Ergebnissen unserer Tests zufrieden. Bei dem Hockey-Datensatz erreichte unser System eine Genauigkeit von 99 %. Beim Violent Flow-Datensatz lagen wir bei einer Genauigkeit von 93,53 %, während wir beim Real Life Situations-Datensatz eine Genauigkeit von 96,74 % erzielten.

Während unsere Methode in den meisten Tests gut abschnitt, haben wir einige Herausforderungen bemerkt. In überfüllten Szenen, in denen viele Menschen sich bewegen, hat unser System manchmal Schwierigkeiten, individuelle Aktionen klar zu erkennen, aufgrund der Einschränkungen der optischen Flussdaten.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unser Ansatz verschiedene fortschrittliche Techniken kombiniert, um Gewalt in Videos effektiv zu erkennen. Durch die Verwendung von sowohl CNNs als auch RNNs zusammen mit optischem Fluss haben wir ein System entwickelt, das in verschiedenen Testszenarien eine starke Leistung zeigt.

In Zukunft planen wir, unsere Arbeit auszuweiten, indem wir mehr Datensätze integrieren und verschiedene Techniken evaluieren, um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu verbessern. Mit dem technologischen Fortschritt glauben wir, dass unsere Methoden verfeinert und angepasst werden können, um bessere Überwachungssysteme für mehr öffentliche Sicherheit zu schaffen.