Запобігання можливим пограбуванням за допомогою алгоритму глибокого навчання з обробкою камерою

Останнім часом технології глибокого навчання, а саме нейронні мережі [1], привертають все більше уваги з боку бізнесу та наукової спільноти, оскільки вони допомагають оптимізувати процеси та знаходити реальні рішення проблем набагато ефективніше та економніше, ніж багато інших підходів. Зокрема, нейронні мережі добре підходять для ситуацій, коли потрібно виявляти об’єкти або шукати подібні шаблони у відео та зображеннях, що робить їх актуальними в галузі інформаційних та вимірювальних технологій у мехатроніці та робототехніці. Оскільки з кожним роком кількість пограбованих квартир і будинків зростає, вирішення цієї проблеми стало одним із пріоритетних завдань сучасного суспільства. Використовуючи методи глибокого навчання, такі як нейронні мережі, у мехатроніці та робототехніці, можна розробити інноваційні рішення для вдосконалення систем безпеки, що дозволить ефективніше виявляти та запобігати квартирним злочинам.

У нашому дослідженні ми зосередилися на використанні потенціалу YOLO для розробки надійної системи виявлення потенційних злочинців. Щоб досягти цього, ми спочатку зібрали повний набір даних з Інтернету, що містить зображення та відео, що зображують різні злочинні дії та сценарії. Цей набір даних був ретельно підібраний і анотований, щоб гарантувати, що він адекватно охоплює широкий спектр злочинної поведінки та атрибутів.

Потім ми застосували архітектуру YOLO, щоб навчити нашу мережу на цьому наборі даних. Процес передбачав встановлення відповідних параметрів, таких як швидкість навчання, розмір пакету та кількість ітерацій навчання, щоб оптимізувати продуктивність мережі. Етап навчання передбачав передачу в мережу анотованих зображень і надання їй можливості вивчати відповідні особливості та шаблони, пов’язані з потенційною злочинною діяльністю.

У процесі навчання мережа YOLO пройшла кілька етапів експлуатації. Він використовував серію згорткових шарів для вилучення ієрархічних функцій із вхідних зображень, фіксуючи як локальну, так і глобальну контекстну інформацію. Потім ці функції були введені в повністю зв’язані рівні, щоб уможливити просторове мислення та створити точні обмежувальні рамки навколо потенційних злочинних об’єктів або осіб.

Щоб оцінити продуктивність нашої навченої мережі, ми провели масштабні експерименти на окремому тестовому наборі даних, який відрізнявся від даних навчання. Ми ретельно позначили цей набір даних, щоб отримати точні наземні анотації правдивості для порівняння. Вимірюючи показник точності, ми визначили ефективність нашої моделі у виявленні потенційних злочинів.

Наші експерименти показали точність виявлення потенційних злочинів у 97%. Це досягнення демонструє спроможність YOLO та ефективність нашої навченої мережі в точному виявленні злочинної діяльності. Високий рівень точності вказує на те, що наша система може ефективно допомагати в захисті власності, надаючи цінний інструмент для персоналу служби безпеки та правоохоронних органів.