Cette étude présente CommuniWave, un modèle d'apprentissage automatique conçu pour détecter et quantifier le Degré de Comportement Informel (DIB) dans les communautés urbaines.

  • Le modèle intègre un Behavior Capture Net (BCN) basé sur mmaction2.
  • Il utilise un modèle YOLOv10 auto-développé nommé YLX pour la détection.
  • Un Behavior Eval Model (BEM) utilisant une forêt aléatoire traite les données.
  • Le système génère des graphiques de fluctuation du DIB à partir de vidéos de rue pour faciliter la surveillance dynamique.

Le modèle aide les gestionnaires urbains à prendre des décisions affinées afin d'améliorer la résilience globale des communautés.