Bài viết Mô hình phát hiện hành vi bạo lực đa tầng sử dụng mạng nơron tích chập và mạng bộ nhớ dài ngắn hạn trình bày phương pháp phát hiện hành vi bạo lực đa tầng, ở giai đoạn đầu, những nhóm đối tượng có nguy cơ xảy ra bạo lực cao được phát hiện bằng phương pháp sử dụng YOLO và thuật toán theo dõi đối tượng Deep SORT. | Nguyễn Mạnh Dũng Vũ Hoài Nam Phạm Đức Cường Nguyễn Việt Hưng MÔ HÌNH PHÁT HIỆN HÀNH VI BẠO LỰC ĐA TẦNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP VÀ MẠNG BỘ NHỚ DÀI-NGẮN HẠN Nguyễn Mạnh Dũng Vũ Hoài Nam Phạm Đức Cường Nguyễn Việt Hưng Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Tóm Tắt Nhận diện hành vi là chủ đề nghiên cứu đầy lực. Các hệ thống hiện tại đa phần chỉ có chức năng thu thách thức của lĩnh vực thị giác máy tính với rất nhiều các nhận và lưu trữ hình ảnh còn công việc giám sát chủ yếu ứng dụng hữu ích trong thực tế trong đó bao gồm phát hiện vẫn dựa vào sức người do đó hiệu quả giám sát vẫn còn rất hành vi bạo lực. Phát hiện sớm hành vi bạo lực giúp chúng thấp với chi phí vận hành cao. ta kịp thời có những hành động có thể ngăn chặn hay chí ít cũng có thể giảm thiểu thiệt hại do tình trạng bạo lực gây Tích hợp trí tuệ nhân tạo AI vào hệ thống camera giúp ra. Trong bài báo này chúng tôi trình bày phương pháp nâng cao hiệu quả điều hành giám sát là một trong những phát hiện hành vi bạo lực đa tầng ở giai đoạn đầu những xu hướng nghiên cứu mới nhất hiện nay. nhóm đối tượng có nguy cơ xảy ra bạo lực cao được phát Phương pháp học máy Machine Learning là các hiện bằng phương pháp sử dụng YOLO và thuật toán theo phương pháp tự động xây dựng một mô hình toán học bằng dõi đối tượng Deep SORT. Tiếp theo các đặc trưng 2D của cách sử dụng dữ liệu mẫu còn được gọi là dữ liệu đào tạo nhóm đối tượng được trích xuất bằng mạng nơ-ron tích có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không chập CNN ở giai đoạn thứ hai. Cuối cùng những đặc cần phải được lập trình cụ thể. Học máy đã được phát triển trưng này được sử dụng làm đầu vào cho mạng bộ nhớ dài từ những năm 1940 tuy nhiên kết quả thực sự không được ngắn LSTM ở giai đoạn cuối để xác định xem nhóm đối ấn tượng. Nguyên nhân chủ yếu là khó khăn trong việc thu tượng có hành vi bạo lực hay chỉ là nhóm đối tượng có hành thập dữ liệu và hạn chế của tài nguyên máy tính. Cho đến vi bình thường. Các kết quả thực nghiệm cho thấy so với .
