Amis, bientôt viendra le temps! L'étape finale dans une OCP approuvé ED-209-future compatible: „Alarme Détection automatique Handgun dans Vidéos Utiliser l'apprentissage en profondeur“ (PDF)…

systèmes de surveillance et de contrôle actuels nécessitent encore la surveillance et l'intervention humaine. Ce travail présente un système de détection des armes de poing automatique roman en vidéos appropriées pour les deux, des fins de surveillance et de contrôle. Nous reformulons ce problème de détection dans le problème de minimiser les faux positifs et le résoudre en construisant la formation clé jeu de données guidée par les résultats d'une profonde convolution Neural Networks (CNN) classificateur, puis évaluer le meilleur modèle de classification sous deux approches, l'approche de la fenêtre et de la proposition de la région approche coulissante.

Les résultats les plus prometteurs sont obtenus par Faster modèle basé R-CNN formés sur notre nouvelle base de données. Le meilleur détecteur montrent un potentiel élevé, même dans les vidéos youtube faible qualité et fournit des résultats satisfaisants comme système d'alarme automatique. Parmi 30 scènes, il active avec succès l'alarme après cinq vrais positifs successifs en moins 0.2 Secondes, En 27 scènes. Nous définissons également une nouvelle mesure, Activation d'alarme par intervalle (intimidation), pour évaluer la performance d'un modèle de détection d'un système de détection automatique de vidéos.

Et au cas où quelque chose doit aller mal:

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