Amici, è quasi ora! Il passo finale verso un futuro conforme a Ed-209 approvato da OCP: «Allarme di rilevamento automatico della pistola nei video che utilizzano il deep learning" (PDF)…
Gli attuali sistemi di sorveglianza e controllo richiedono ancora la supervisione e l'intervento umano. Questo lavoro presenta un nuovo sistema di rilevamento automatico delle pistole in video appropriati sia per scopi di sorveglianza che di controllo. Riformuliamo questo problema di rilevamento nel problema di ridurre al minimo i falsi positivi e lo risolviamo costruendo il set di dati di addestramento chiave guidato dai risultati di un classificatore di reti neurali convoluzionali profonde (CNN), quindi valutando il miglior modello di classificazione sotto due approcci, lo scorrimento approccio finestra e approccio di proposta regionale.
I risultati più promettenti sono ottenuti dal modello basato su Faster R-CNN addestrato sul nostro nuovo database. Il miglior rilevatore mostra un alto potenziale anche nei video di YouTube di bassa qualità e fornisce risultati soddisfacenti come sistema di allarme automatico.Tra 30 scene, attiva con successo l'allarme dopo cinque veri positivi successivi in meno di 0.2 secondi, in 27 scene. Definiamo anche una nuova metrica, Alarm Activation per Interval (AApI), per valutare le prestazioni di un modello di rilevamento come sistema di rilevamento automatico nei video.
E se qualcosa dovesse andare storto: