fight-detection-surv-dataset: 新生成的用于监控摄像头中战斗检测的数据集

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简介：
Fight-Detection-Surv-Dataset是一个新创建的数据集，专为在监控视频中识别和分析暴力冲突而设计，旨在提升安全监控系统的效能。监控摄像机的基于视觉的战斗检测通过共享新的战斗数据集来实现。该数据集用于开发适用于街道、地铁站等公共场所监视摄像机的战斗检测系统。在IPTA 2019大会发表的一篇论文《基于监视摄像机的基于视觉的战斗检测》中，包含了实施和实验的具体细节。该项目采用改进版的CNN + LSTM动作识别系统来实现，其中包括经过重新训练的Xception CNN、Bi-LSTM以及自我关注层。该系统的构建分为特征提取与分类两个部分。数据集包含2秒长度的视频样本。由于CNN是二维结构，因此需要对输入的数据进行一些调整。具体来说，在每个视频序列中选取5至10帧，并根据所用CNN架构的大小来调节这些帧的尺寸。随后将每张图片传送到CNN以提取特征向量。在完成这一过程后，为每一个图像都生成了一个对应的特征向量。接下来，所有收集到的特征信息会被送入Bi-LSTM中进行序列学习处理。这样LSTM系统便能理解并分析这些连续帧之间的关联性了。

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fight-detection-surv-dataset: 新生成的用于监控摄像头中战斗检测的数据集

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Fight-Detection-Surv-Dataset是一个新创建的数据集，专为在监控视频中识别和分析暴力冲突而设计，旨在提升安全监控系统的效能。监控摄像机的基于视觉的战斗检测通过共享新的战斗数据集来实现。该数据集用于开发适用于街道、地铁站等公共场所监视摄像机的战斗检测系统。在IPTA 2019大会发表的一篇论文《基于监视摄像机的基于视觉的战斗检测》中，包含了实施和实验的具体细节。该项目采用改进版的CNN + LSTM动作识别系统来实现，其中包括经过重新训练的Xception CNN、Bi-LSTM以及自我关注层。该系统的构建分为特征提取与分类两个部分。数据集包含2秒长度的视频样本。由于CNN是二维结构，因此需要对输入的数据进行一些调整。具体来说，在每个视频序列中选取5至10帧，并根据所用CNN架构的大小来调节这些帧的尺寸。随后将每张图片传送到CNN以提取特征向量。在完成这一过程后，为每一个图像都生成了一个对应的特征向量。接下来，所有收集到的特征信息会被送入Bi-LSTM中进行序列学习处理。这样LSTM系统便能理解并分析这些连续帧之间的关联性了。

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