Аналитика поведения и предиктивная безопасность в современной видеоаналитике

Abstract

Статья посвящена обзору современных подходов к аналитике поведения и предиктивной безопасности в видеоаналитике, а также результатам сравнительного анализа популярных моделей на основе глубокого обучения и классических методов. Особое внимание уделено сравнению эффективности моделей CNN + LSTM, автокодировщиков и традиционных детекторов движения по точности, полноте и времени реакции на аномалии. Полученные результаты подтверждают преимущество гибридных нейросетевых моделей и подчеркивают необходимость дальнейших исследований в области адаптивных и масштабируемых решений.