Väkivaltaisen käyttäytymisen tunnistaminen videoanalytiikalla

Abstract

Videoanalytiikkaa voidaan hyödyntää muun muassa automatisoimaan väkivaltaisuuden tunnistamista videovalvontakameroista ja näin parantaa kaupunkiturvallisuutta tunnistamalla väkivaltatapauksia. Tämän diplomityön tavoitteena oli tutkia, minkä tyyppinen koneoppimismalli soveltuisi tunnistamaan väkivaltaa videoista. Koneoppimismalliksi valikoitui edeltävien tutkimusten perusteella konvoluutioneuroverkko. Diplomityön tietoaineistona käytettiin UBI Fights tietoaineistoa, joka koostuu videoista, jotka sisältävät väkivaltaisia ja ei-väkivaltaisia tilanteita kaupunkikatukuvasta sekä sisätiloista. Tämän diplomityön koneoppimismallin toteuttaminen aloitettiin esiprosessoimalla käytettävää tietoaineistoa. Esiprosessoinnissa tietoaineiston videokehysten kuvakokoa muutettiin ja värikuvat muutettiin harmaakuviksi. Koneoppimismallia opetettiin käyttämällä ohjattua oppimista, jossa tietoaineiston videot on merkattu oikeiden luokkien perusteella. Koneoppimismallia varten tietoaineisto on jaettu opetus, validointi ja- testausaineistoksi. Tässä diplomityössä koneoppimismallin tarkkuudeksi saatiin opetusvaiheessa 92,1 %. Testiaineistolla koneoppimismallia testattaessa kokonaistarkkuudeksi saatiin 72,2 %. Koneoppismallin raja-arvoa muuttamalla kokonaistarkkuus parani 78,3 %:in.