私はコンピュータビジョンと機械学習に関連する問題があります。基本的に私たちは、盗難や店頭での吊り上げなどの疑わしい活動を検出するように訓練されるビデオ監視システムに取り組んでいます。この問題を解決できるかどうかは分かりません。それが実現可能かどうかはわかりません。だから親切に私たちに何かをお勧めします。どんな助けもありがとう。cctvでショッピングモールで盗難の検出を行うにはどうすればいいですか？
Open CVは顔検出に最適で、顔認識に使用できることを理解していますが、「行動」の解析に使用できますか。座っている行為、物を棚から持ち上げる行為？もしそうなら、私はこれらのアルゴリズムのいくつかを深く掘り下げるべきですか？
このようなタスクに使用する必要のある他のライブラリ（OpenCV以外）はありますか？同じもの用のオープンソースライブラリはありますか？
オブジェクト認識（深い学習を助けることによって）を使用してオブジェクトを検出し、ショップ内の記録されたオブジェクトのデータセットを使用して、そのオブジェクトの詳細（価格）を評価することができます。オブジェクトの数とオブジェクトに関する情報に基づいて、カウンターでの倹約などの問題を認識することができます。
あなたは、盗難のシナリオが1つしかないと言っています。しかし、誰かが店の棚から製品を掴んでポケットに入れると、警報が鳴り出します。同様の盗難行為も同様です。 –
現在、達成しようとしていることは、行動分析または行動検出と呼ばれるコンピュータビジョンおよび機械学習の研究で非常に活発な分野です。最先端のアプローチは、PAMIのようなジャーナルやCVPRやNIPSのような会議で見つけることができます。今日では、一般的なケースでは自動盗難検出システムを構築するために必要とされる性能にはほど遠くありません（つまり、任意の向きであらゆるシーンを覗いている監視カメラ）。行動分析は、画像内の人の姿勢を特定するなど、多くの根底にある技術に基づいています。現在の研究は、写真に人がいるかどうか、そして一般的な場合には手足の位置を把握しようとしています。
現在の研究状態で実現可能なことは次のとおりです。オペレータが明確で静的な環境（例：ガラスディスプレイ）に遮られていない場合の潜在的な脅威に焦点を当てるシステム。したがって、オペレータは、疑わしい活動や動きを含まないカメラを自動的に隠すため、以前よりも多くのカメラを監視することができます。
the literature（this exampleなど）を確認し、問題をサブパートに分解し、プリオーバー（あなたが見ているシーンや人の先験的知識）を活用することをおすすめします可能。
[ask]をお読みください。この質問はあまりにも広すぎます – Miki