Violence rates however have been brought down about 57% during the span of the past 4 decades yet it doesn't change the way that the demonstration of violence actually happens, unseen by the law. Violence can be mass controlled sometimes by higher authorities, however, to hold everything in line one must "Microgovern" over each movement occurring in every road of each square. To address the butterfly effects impact in our setting, I made a unique model and a theorized system to handle the issue utilizing deep learning. The model takes the input of the CCTV video feeds and after drawing inference, recognizes if a violent movement is going on. And hypothesized architecture aims towards probability-driven computation of video feeds and reduces overhead from naively computing for every CCTV video feeds.


翻译:然而,在过去40年中,暴力率已经下降了57%左右,然而,它并没有改变暴力的证明实际发生的方式,而这是法律所看不到的。暴力有时会受到上级当局的大规模控制,但是,为了将每条路的每一行都保留在一条线上,暴力必须“Microgovern”,每个广场的每一条路都必须“Microcord”。为了解决蝴蝶对我们环境的影响,我制作了一个独特的模型和一个理论化系统来利用深层次的学习来处理这个问题。模型吸收了闭路电视视频的输入,并在绘制了推论之后,承认了暴力运动是否正在发生。虚构的建筑旨在以概率驱动的方式计算视频反馈,并减少天真地计算每个闭路电视视频传输的间接费用。

0
下载
关闭预览

相关内容

一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
基于LSTM-CNN组合模型的Twitter情感分析(附代码)
机器学习研究会
50+阅读 · 2018年2月21日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
16+阅读 · 2021年3月2日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月14日
VIP会员
相关VIP内容
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
基于LSTM-CNN组合模型的Twitter情感分析(附代码)
机器学习研究会
50+阅读 · 2018年2月21日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员