Real-Time Anomalous Activity Detection in Surveillance Videos

With the exponential growth of surveillance video data, there is a need for intelligent and efficient real time anomalous activity detection systems. In this paper, a robust spatio temporal auto encoder framework that takes advantage of spatial structure as well as temporal dynamics in video sequenc...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	2025 7th International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS) S. 637 - 642
Hauptverfasser:	Susitra, D, Reddy, Sathi Abhinay, Prasanth, Sajjala, Dhanalakshmi, K, J, Sylvia Grace, Shamreen Ahamed, B
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 12.03.2025
Schlagworte:	Accuracy Anomaly detection computer vision Critical infrastructure dynamic thresholding real-time analysis Real-time systems Spatio-temporal autoencoders Streaming media Streamlit interface Surveillance surveillance videos Thermal sensors Thresholding (Imaging) Video sequences Visual analytics
Online-Zugang:	Volltext
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