Categoría
Servicios aplicados
Del paper al Hardware: Detecta secuencias anómalas en vídeo
Despliegue de red para la detección de anomalías en tiempo real (con IA y Deep Learning)
Tecnologías principales aplicadas
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Objetivos

El desafío para llevar el estado del arte de aprendizaje no supervisado de Computer Vision en detección de anomalías en video vigilancia en real-time

Actividades
  • Análisis del Estado del Arte: Arquitecturas DL pre-entrenadas y from-scratch
  • Evaluación rendimiento y velocidad inferencia
  • Despliegue en Edge IoT device (compresión del modelo)
Resultados
  • Despliegue y evaluación de red pre-entrenada de clasificación de acciones (fbresearch) y clustering en RT en dispositivo Edge IoT
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