当今智能城市中产生的大型视频数据从其有目的的用法角度引起了人们的关注,其中监视摄像机等是最突出的资源,是为大量数据做出贡献的最突出的资源,使其自动化分析成为计算方面的艰巨任务。和精确。暴力检测(VD)在行动和活动识别域中广泛崩溃,用于分析大型视频数据,以了解由于人类而引起的异常动作。传统上,VD文献基于手动设计的功能,尽管开发了基于深度学习的独立模型的进步用于实时VD分析。本文重点介绍了深度序列学习方法以及检测到的暴力的本地化策略。该概述还介入了基于机器学习的初始图像处理和基于机器学习的文献及其可能具有的优势,例如针对当前复杂模型的效率。此外,讨论了数据集,以提供当前模型的分析,并用对先前方法的深入分析得出的VD域中的未来方向解释了他们的利弊。
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