防犯カメラを用いたひったくり犯の検出・追跡

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-1

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Detection and tracking of snatchers using a security camera

著者名: 矢野 大暉（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語): Hiroki Yano (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード: Deep Learning|ひったくり|防犯カメラ|行動認識|動画分類|Deep Learning|Snatching Incident|Security Camera|Action Recognition|Video Classification

要約(日本語): 本論文では、深層学習アプローチを使用して、ひったくり動作の有無を識別するためのシステムを提案する。　ひったくりの問題点は、模倣性が高く、人通りの少ない場所で犯行を行われるため、パトロールだけでの発見が難しいことである。そこで、ひったくりの発生を抑制し、監視員の負担軽減のために、防犯カメラの映像からひったくりを検知するシステムを構築した。　本研究のひったくり動作の定義としては、ある歩行者が後ろから走ってきた別の歩行者にハンドバッグを盗まれる動作としている。　ひったくり動作の判定には3次元畳み込みニューラルネットワークを用いており、16枚の連続したカメラ映像からのフレーム画像を入力してひったくりの有無を判定する。　実験結果から、84.9％の精度でひったくりの有無を検出できることを示している。

PDFファイルサイズ: 383 Kバイト