MỘT SỰ KẾT HỢP CỦA HỌC SÂU VÀ PHƯƠNG PHÁP MẬT ĐỘ TRONG PHÁT HIỆN QUỸ ĐẠO CON NGƯỜI BẤT THƯỜNG

Tóm tắt

Quỹ đạo bất thường của con người ở những nơi làm việc thường liên quan đến các vấn đề như: hỏa hoạn, tấn công bạo lực hay khủng bố. Vì vậy, việc phát hiện các quỹ đạo bất thường của con người có thể cải thiện độ an toàn và an ninh ở những nơi làm việc. Trong công việc này, một khung làm việc mới cho việc phát hiện quỹ đạo bất thường được đề xuất dựa trên sự kết hợp của học sâu và phương pháp mật độ. Đầu tiên, một bộ tự động mã hóa sử dụng mạng nơ-ron LSTM (Bộ nhớ ngắn-dài hạn) được áp dụng để học các thể hiện mang thông tin hữu ích của các quỹ đạo bình thường. Sau đó, mật độ của các thể hiện quỹ đạo trong không gian tiềm ẩn và lỗi khôi phục quỹ đạo được sử dụng để phát hiện bất thường. Một phép đo mới được đề xuất để xác định mức độ bất thường của quỹ đạo. Khung làm việc đã đề xuất được đánh giá sử dụng hai bộ dữ liệu quỹ đạo thực tế: MIT Badge và sCREEN.
Các kết quả thí nghiệm chỉ ra rằng công việc của chúng tôi phát hiện các bất thường hiệu quả và f1-score đạt 81,08 % trên bộ dữ liệu MIT Badge và 89,57% trên bộ dữ liệu sCREEN.