ケンブリッジ大学ら、ドローンを用いて群衆から暴力行為をする個人をリアルタイムに検出するDeep Learningを用いた上空監視システムを発表

ケンブリッジ大学、ナショナル工科大学、インド理科大学院の研究者らは、群衆から暴力的な個人を検出するDeep Learningを用いたリアルタイム・ドローン監視システム「Drone Surveillance System（DSS）」を発表しました。

論文：Eye in the Sky: Real-time Drone Surveillance System (DSS) for Violent Individuals Identification using ScatterNet Hybrid Deep Learning Network

著者：Amarjot Singh, Devendra Patil, SN Omkar

（赤色が暴力行為をする個人）

本稿は、ドローンを用いて上空からキャプチャし、群衆の中からDeep Learningを利用して暴力的な個人を特定する監視システムを提案します。

本提案手法は、Feature Pyramid Networks（FPN）を用いて航空写真から人を検出し、ScatterNet Hybrid Deep Learning（SHDL）を用いて人の姿勢推定を行い、推定された姿勢の手足の向きからsupport vector machine （SVM）を用いて暴力的な個人をリアルタイムで検出します。

一人に対して、姿勢推定のために身体上の14のキーポイントを検出し、それぞれの座標からネットワークによって評価されます。

また、本稿は、SHDLが姿勢推定を学習するために用いる注釈付きAerial Violent Individual（AVI）データセットも提案します。データセットは、2000の画像で構成され、各画像には、パンチ、キック、突き刺す、射撃、首を締めるの5つの暴力的活動が含まれています。

これらのことで、公共エリアの群衆から暴力行為をする個人をリアルタイムに検出することを可能にします。精度は、最高で94%を報告しますが、人間の数が増加するのに伴い精度は低下します。