Przyjaciele, już prawie czas! Ostatni krok w kierunku przyszłości zgodnej z normą OCP Ed-209: «Automatyczny alarm wykrywania broni w filmach przy użyciu głębokiego uczenia się» (PDF)…
Obecne systemy nadzoru i kontroli w dalszym ciągu wymagają nadzoru i interwencji człowieka. W pracy przedstawiono nowatorski system automatycznego wykrywania broni krótkiej w materiałach wideo, odpowiednich zarówno do celów nadzoru, jak i kontroli. Przeformułowaliśmy ten problem wykrywania w problem minimalizacji fałszywych alarmów i rozwiązaliśmy go, budując kluczowy zestaw danych szkoleniowych, kierując się wynikami głębokiego klasyfikatora konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), a następnie oceniając najlepszy model klasyfikacji w ramach dwóch podejść, przesuwania podejście okienne i podejście propozycji regionu.
Najbardziej obiecujące wyniki daje model oparty na Faster R-CNN trenowany na naszej nowej bazie danych. Najlepszy detektor wykazuje duży potencjał nawet w filmach YouTube o niskiej jakości i zapewnia zadowalające rezultaty jako automatyczny system alarmowy.Wśród 30 scen skutecznie aktywuje alarm po pięciu kolejnych prawdziwych pozytywach w czasie krótszym niż 0.2 sekundy, w 27 scenach. Definiujemy również nową metrykę, aktywację alarmu na interwał (AApI), aby ocenić skuteczność modelu detekcji jako systemu automatycznego wykrywania w filmach.
A gdyby coś poszło nie tak: