Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Artificial intelligence in video surveillance systems for suspicious activity detection and incident response: A systematic review

Tytuł:
Artificial intelligence in video surveillance systems for suspicious activity detection and incident response: A systematic review
Autorzy:
Cabanillas-Carbonell, Michael
Sallari Rivera, Jhordan
Santivañez Muñoz, Jhoel
Data publikacji:
2025
Słowa kluczowe:
artificial intelligence
AI
video vigilance
deep learning
security
SDG 16
Sustainable Development Goal 16
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Artificial intelligence has proven to be a key tool to improve the efficiency of video surveillance systems, contributing to public safety. This systematic review aims to analyze the contributions of Artificial Intelligence in this field, in line with Sustainable Development Goal 16 (SDG 16), which promotes peaceful and inclusive societies. 145 articles extracted from major databases such as Scopus, WOS, ProQuest, EBSCO, IEEE Xplore, and ScienceDirect were analyzed. Using PRISMA methodology, inclusion and exclusion criteria were applied, resulting in 42 articles relevant to the review. The findings indicate that the use of advanced AI technologies, such as the Internet of Things, Computer Vision, and Edge Computing, are the most integrated with artificial intelligence, enhancing its capabilities in video surveillance systems. In this framework, Deep Learning stands out as an essential basis for optimizing these applications. Finally, the results of this review provide a solid foundation for future research on the use of Artificial Intelligence in video surveillance. The technologies evaluated have the potential to further contribute to the improvement of security and operational efficiency in different contexts and environments.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies