低延迟视频匿名化用于人群异常检测：隐私与性能的平衡

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了在实时边缘部署中，基于深度学习的视频匿名化方法计算资源需求过高的问题。我们提出了一种轻量级自适应匿名化方法LA3D，通过动态调整提高隐私保护效果。实验显示，LA3D在不显著影响异常检测效能的情况下，显著提升了隐私匿名化能力。

智能城市中监控摄像头的普及引发了隐私问题，推动了视频异常检测的研究。通过深度学习和边缘计算，该领域取得了显著进展。本文概述了检测方法、框架及应用场景，并展示了工业物联网的研究成果，提供了端到云架构以支持系统部署，同时展望了未来的发展趋势和应用潜力。

智能城市 深度学习 监控摄像头 视频异常检测 边缘计算
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