論文の概要: Quantum-AI empowered Intelligent Surveillance: Advancing Public Safety
Through Innovative Contraband Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03231v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 04:26:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 15:40:53.735169
- Title: Quantum-AI empowered Intelligent Surveillance: Advancing Public Safety
Through Innovative Contraband Detection
- Title(参考訳): 量子aiエンパワードインテリジェントサーベイランス:革新的なコントラバンド検出による公衆安全の推進
- Authors: Syed Atif Ali Shah, Nasir Algeelani, Najeeb Al-Sammarraie
- Abstract要約: 本研究では,RentinaNetモデルをQuantum CNNに統合し,Quantum-RetinaNetと呼ぶ。
QCNNの量子能力を利用することで、Quantum-RetinaNetは精度と速度のバランスを取る。
Quantum-RetinaNetのユニークな特徴は、知的監視の未来に、はるかに大きな影響を与えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Surveillance systems have emerged as crucial elements in upholding peace and
security in the modern world. Their ubiquity aids in monitoring suspicious
activities effectively. However, in densely populated environments, continuous
active monitoring becomes impractical, necessitating the development of
intelligent surveillance systems. AI integration in the surveillance domain was
a big revolution, however, speed issues have prevented its widespread
implementation in the field. It has been observed that quantum artificial
intelligence has led to a great breakthrough. Quantum artificial
intelligence-based surveillance systems have shown to be more accurate as well
as capable of performing well in real-time scenarios, which had never been seen
before. In this research, a RentinaNet model is integrated with Quantum CNN and
termed as Quantum-RetinaNet. By harnessing the Quantum capabilities of QCNN,
Quantum-RetinaNet strikes a balance between accuracy and speed. This innovative
integration positions it as a game-changer, addressing the challenges of active
monitoring in densely populated scenarios. As demand for efficient surveillance
solutions continues to grow, Quantum-RetinaNet offers a compelling alternative
to existing CNN models, upholding accuracy standards without sacrificing
real-time performance. The unique attributes of Quantum-RetinaNet have
far-reaching implications for the future of intelligent surveillance. With its
enhanced processing speed, it is poised to revolutionize the field, catering to
the pressing need for rapid yet precise monitoring. As Quantum-RetinaNet
becomes the new standard, it ensures public safety and security while pushing
the boundaries of AI in surveillance.
- Abstract(参考訳): 監視システムは、現代の世界の平和と安全を維持する上で重要な要素として現れてきた。
疑わしい活動を効果的に監視するのに役立つ。
しかし、人口密度の高い環境では、連続的なアクティブモニタリングは現実的ではなく、インテリジェントな監視システムの開発を必要としている。
監視ドメインにおけるai統合は大きな革命でしたが、スピードの問題によってこの分野での広範な実装が妨げられました。
量子人工知能が大きなブレークスルーをもたらしたことが観測されている。
量子人工知能に基づく監視システムは、これまで見たことのないリアルタイムシナリオにおいて、より正確かつ優れた性能を発揮することが示されている。
本研究では,RentinaNetモデルをQuantum CNNに統合し,Quantum-RetinaNetと呼ぶ。
QCNNの量子能力を利用することで、Quantum-RetinaNetは精度と速度のバランスを取る。
この革新的な統合は、密集したシナリオにおけるアクティブモニタリングの課題に対処するため、ゲームチェンジャーとして位置づけている。
効率的な監視ソリューションの需要が増加を続ける中、quantum-retinanetは既存のcnnモデルに強力な代替手段を提供し、リアルタイムパフォーマンスを犠牲にすることなく精度基準を維持している。
量子網膜のユニークな特性は、インテリジェントな監視の未来に広く影響している。
処理速度が向上し、高速かつ高精度な監視の必要性に対処して、フィールドに革命を起こすことができる。
Quantum-RetinaNetが新しい標準になるにつれて、監視におけるAIの境界を押し広げながら、公衆の安全とセキュリティを確保する。
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