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Revisiting crowd behaviour analysis through deep learning: Taxonomy, anomaly detection, crowd emotions, datasets, opportunities and prospects

机译：通过深入学习重新审视人群行为分析：分类，异常检测，人群情绪，数据集，机会和前景

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Crowd behaviour analysis is an emerging research area. Due to its novelty, a proper taxonomy to organise its different sub-tasks is still missing. This paper proposes a taxonomic organisation of existing works following a pipeline, where sub-problems in last stages benefit from the results in previous ones. Models that employ Deep Learning to solve crowd anomaly detection, one of the proposed stages, are reviewed in depth, and the few works that address emotional aspects of crowds are outlined. The importance of bringing emotional aspects into the study of crowd behaviour is remarked, together with the necessity of producing real-world, challenging datasets in order to improve the current solutions. Opportunities for fusing these models into already functioning video analytics systems are proposed.
机译：人群行为分析是一个新兴的研究区。 由于其新颖性，仍然缺少适当的分类系统来组织其不同的子任务。 本文提出了一种在管道之后的现有作品的分类组织，最后阶段的子问题受益于前一阶段的结果。 深入审查了采用深度学习求解人群异常检测的模型，深入审查了一个拟议的阶段，以及满足人群情绪方面的少数作品。 促进了将情感方面带入人群行为研究的重要性，以及生产现实世界，挑战数据集的必要性，以改善目前的解决方案。 提出了将这些模型融合到已经运行的视频分析系统中的机会。

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