<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Виявлення озброєних людей у відеопотоці з використанням згорткових нейронних мереж

Альтернативна назва

Detection of armed people in a video stream using convolutional neural networks

Анотація

Запропоновано інформаційну технологію виявлення озброєних людей та досліджено її програмну реалізацію. Для виявлення об`єктів в реальному часі використовувалася згорткова нейронна мережа YOLO. Для розробки нейронної мережі було використано мову програмування Python та бібліотеку PyTorch. Створено програму, призначену для виявлення озброєних людей у відеопотоці, функціональні можливості якої дозволяють класифікувати тип розпізнаної зброї.
Information technology for detecting armed people is proposed and its software implementation is investigated. The YOLO convolution neural network was used to detect objects in real time. The Python programming language and the PyTorch library were used to develop the neural network. A program designed to detect armed people in a video stream has been created, the functionality of which allows classifying the type of recognized weapon

Опис

УДК

Тип документа

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Виявлення озброєних людей у відеопотоці з використанням згорткових нейронних мереж [Текст] / О. К. Колесницький, Є. В. Янковський, І. К. Денисов, І. Р. Арсенюк // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2023. – № 2(46). – С. 76-83.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (11)

  1. МВС докладе максимальних зусиль задля напрацювання якісної законодавчої бази у сфері обігу зброї та її ефективного правозастосування - Богдан Драп'ятий [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://mvs.gov.ua/uk/press-center/news/mvs-oklade-maksimalnix-zusil-zadlyanapracyuvannya-yakisnoyi-zakonodavcoyi-bazi-u-sferi-obigu-zbroyi-ta-yiyi-efektivnogopravozastosuvannya-bogdan-drapyatii
  2. Згорткова нейронна мережа – просте пояснення CNN та її застосування [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://evergreens.com.ua/ua/articles/cnn.html.
  3. Weapon Detection [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://github.com/Manish8798/Weapon-Detection-with-yolov3
  4. Understanding YOLOv8 Architecture, Applications & Features [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.labellerr.com/blog/understanding-yolov8-architecture-applications-features/.
  5. Improving Detection Capabilities of YOLOv8-n for Small Objects in Remote Sensing Imagery: Towards Better Precision with Simplified Model Complexity [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/publication/371845645_Improving_Detection_Capabilities_of_YOLOv8- n_for_Small_Objects_in_Remote_Sensing_Imagery_Towards_Better_Precision_with_Simplified_Model_C omplexity
  6. UAV-YOLOv8: A Small-Object-Detection Model Based on Improved YOLOv8 for UAV Aerial Photography Scenarios [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.mdpi.com/1424-8220/23/16/7190
  7. Pistol Detection [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.kaggle.com/datasets/vaibhavtalekar/pistol-classification
  8. Weapon Detection Dataset [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.kaggle.com/datasets/snehilsanyal/weapon-detection-test
  9. В.Ф.Бардаченко, О.К.Колесницький, С.А.Василецький. Перспективи застосування імпульсних нейронних мереж з таймерним представленням інформації для розпізнавання динамічних образів// УСіМ.-2003-№6.- С. 73-82
  10. О. К. Колесницький. Аналітичний огляд апаратних реалізацій спайкових нейронних мереж / О. К. Колесницький // Математичні машини і системи. – 2015. – №1, С.3-19. ISSN 1028-9763 [Електронний ресурс]. Режим доступу - http://www.immsp.kiev.ua/publications/articles /2015/2015_1/01_2015_Kolesnytskyy.pdf .