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摘要 — 由于视频数据提供了多种实例的详细信息，使用视频数据进行事件检测变得越来越流行。这种流行增加了设备数量的使用和来自各种来源的数据量，这使得对异常事件的手动检测变得非常复杂，最近的研究要求高度及时和高度准确的自动化过程。因此，这项工作提出了一个三阶段解决方案来解决这个问题：使用混合分割过程进行物体检测，准确率为 97%，使用预先训练的机器学习模型检测物体，准确率为 98%，使用预测回归模型检测运动，平均时间为 58 纳秒。这项提议的工作已经展示了基准测试结果，并展示了高度准确的检测过程，使基于视频的监控更安全、更好。
异常帧提取和对象跟踪混合机器学习
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