基于视觉的安全系统风险评估

本研究解决了在视频内容中准确预测危险水平的需求，尤其在安全性要求高的环境中。通过对多种机器学习和深度学习模型进行比较分析，我们在包含人类评分的100个视频数据集上评估了不同模型的表现。研究结果显示，Transformer模型在危险评估方面具有更好的准确性和可解释性，对提升视频监测系统的风险评估能力具有重要意义。