Детектування зброї на фотографіях або у відеопотоці за допомогою бібліотек комп'ютерного зору
Анотація
Системи комп’ютерного зору в багатьох випадках вирішують завдання по доповненню або заміні людини в областях діяльності, пов'язаних зі збором і аналізом зорової інформації [1-2]. Розпізнавання зброї на фотографіях або кадрах відеопотоку може дозволити попереджати кримінальні злочини або знаходити заборонений контент у мережі Інтернет. Тому дослідження у даній галузі є актуальними. Серед існуючих аналогів систем розпізнавання зброї можна виділити програмне забезпечення від компаній “СпецЛаб” та “PatriotOne”, а також систему “ZeroEyes”, яку було інтегровано в школах в Америці.
Посилання
Stockman G. C., Shapiro L. G. Computer Vision. Prentice Hall, 2006.
Черненко К. С., Макаров М. В., Антонов Ю. С. Бібліотеки комп'ютерного зору та проблеми керування транспортними. Наукова конференція професорсько-викладацького складу, наукових працівників і здобувачів наукового ступеня за підсумками науково-дослідної роботи за період 2017–2018 рр.: матеріали наукової конференції професорсько-викладацького складу, наукових працівників і здобувачів наукового ступеня за підсумками науково-дослідної роботи за період 2017–2018 рр. (16– 17 травня 2019 р.): у 2-х томах. Том 2. Вінниця: Донецький національний університет імені Василя Стуса, 2019. С. 115‒117
ZeroEyes installation and first responder drills - South Pittsburg High School. - 2020. [Електронний ресурс] - URL: https://www.milestonesys.com/globalassets/marketplace/uploadedassets/0010o00001kiw2mqac/south-pittsburg-operational-case-study-3.6-2-22.pdf Дата звернення: 06.11.2021
Bengio Y., Lecun, Y. Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series. [Електронний ресурс] - URL: https://www.researchgate.net/publication/2453996_Convolutional_Networks_for_Images_Sp eech_and_Time-Series Дата звернення: 28.09.2021
He K., Gkioxari G., Dollar P., Girshick R., Mask R-CNN., arXiv:1703.06870v3 - 2018. [Електронний ресурс] - URL : https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf Дата звернення: 06.10.2021 184
Сафонова А. Н., Методы машинного обучения при обработке изображений сверхвысокого пространственного разрешения на примере задач классификации растительности. - 2019. [Електронний ресурс] - URL : http://research.sfukras.ru/sites/research.sfu-kras.ru/files/Dissertaciya_Safonova.pdf Дата звернення: 16.10.2021
