Обнаружение оружия с помощью технологий ИИ и глубокого обучения используется для приложений безопасности. Такие системы на основе зрения могут распознавать и интерпретировать сцены, используя кадры систем видеонаблюдения. Методы ИИ-зрения используются для распознавания ножей и огнестрельного оружия с целью снижения преступности и повышения безопасности.
В традиционном видеонаблюдении агентам безопасности приходится визуально обнаруживать наличие оружия в контролируемых сценах, просматривая записи видеонаблюдения, и быстро принимать решения на их основе. Одним из наиболее эффективных решений для преодоления недостатков ручного анализа является обработка видеопотока камер наблюдения в реальном времени с помощью алгоритмов глубокого обучения для автоматизации обнаружения оружия с более высокой точностью.
Ключевые особенности
Системы обнаружения оружия используют высокопроизводительные алгоритмы обнаружения объектов с использованием глубоких нейронных сетей:
- Автоматическое обнаружение автоматического и огнестрельного оружия с использованием моделей глубокого обучения.
- Обнаружение ножей и острого холодного оружия на записях видеонаблюдения.
- Реальное использование в многолюдных и сложных сценах.
- Активация тревоги в режиме реального времени с информацией о местонахождении оружия.
- Идентификация и классификация оружия для содействия дальнейшему расследованию сотрудниками службы безопасности.
Ценность автоматического обнаружения оружия
Обнаружение оружия на основе машинного обучения сравнительно надежно и обеспечивает более высокий уровень безопасности в общественных местах.
- Автоматизация обнаружения оружия более последовательна и быстра, чем ручная проверка.
- Повышение безопасности и мониторинг аномальных явлений на многолюдных мероприятиях или в общественных местах.
- В критически важных ситуациях такие системы сигнализируют о критических ситуациях для немедленного рассмотрения человеком.
- Система обнаружения оружия на основе компьютерного зрения обладает высокой масштабируемостью и может работать с большим количеством камер, а также в сложных и многолюдных сценах.
