इस अध्ययन में CommuniWave पेश किया गया है, जो एक मशीन लर्निंग मॉडल है जिसे शहरी समुदायों में अनौपचारिक व्यवहार की डिग्री (DIB) का पता लगाने और मात्रात्मक रूप से मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- मॉडल mmaction2 पर आधारित एक Behavior Capture Net (BCN) को एकीकृत करता है।
- यह पहचान के लिए YLX नामक स्व-विकसित YOLOv10 मॉडल का उपयोग करता है।
- डेटा को प्रोसेस करने के लिए रैंडम फॉरेस्ट का उपयोग करने वाला एक Behavior Eval Model (BEM) है।
- सिस्टम गतिशील निगरानी को सुविधाजनक बनाने के लिए स्ट्रीट वीडियो से DIB उतार-चढ़ाव चार्ट उत्पन्न करता है।
मॉडल समुदायों की समग्र प्रतिरोध क्षमता को बढ़ाने के लिए शहरी प्रबंधकों को परिष्कृत निर्णय लेने में सहायता करता है।