Forskningsoppgaven diskuterer utfordringene med plangjenkjenning og foreslår et rammeverk for visuell plangjenkjenning som bruker omtrentlige domenemodeller lært av usikre visuelle data for å gjenkjenne planer. Denne tilnærmingen har potensielle applikasjoner i automatisert videoovervåking.
Brukeren vil du gi deg en oppgave med noen instruksjoner. Din jobb er å følge instruksjonene så nøyaktig du kan. Mens du svarer, tenk steg for steg og begrunn svaret. Detaljerte instruksjoner: I denne oppgaven får du sammendraget av en forskningsoppgave. Din oppgave er å generere et sammendrag av dette abstraktet. Sammendraget ditt bør ikke være veldig kort, men det er bedre hvis det ikke er mer enn 30 ord.
Problem:Plangjenkjenning tar sikte på å lete etter målplaner for best å forklare de observerte handlingene basert på planbiblioteker og/eller domenemodeller. Til tross for suksessen med tidligere tilnærminger til plangjenkjenning, er de stort sett avhengige av korrekte handlingsobservasjoner. 
 Nylige fremskritt innen visuell aktivitetsgjenkjenning har potensialet til å muliggjøre applikasjoner som automatisert videoovervåking. Effektive tilnærminger for slike problemer vil kreve evnen til å gjenkjenne planene til agenter fra videoinformasjon. Tradisjonelle plangjenkjenningsalgoritmer er avhengige av tilgang til detaljerte planleggingsdomenemodeller. En nylig lovende retning innebærer å lære omtrentlige (eller grunne) domenemodeller direkte fra de observerte aktivitetssekvensene. Slike plangjenkjenningsmetoder forventer observerte handlingssekvenser som innganger. Imidlertid er visuelle slutningsresultater ofte støyende og usikre, vanligvis representert som en fordeling over mulige handlinger. I dette arbeidet utvikler vi et rammeverk for visuell plangjenkjenning som gjenkjenner planer med en omtrentlig domenemodell lært av usikre visuelle data.
Løsning: