論文の概要: Real-Time Weapon Detection Using YOLOv8 for Enhanced Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19862v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 10:35:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:01:32.605537
• Title: Real-Time Weapon Detection Using YOLOv8 for Enhanced Safety
• Title（参考訳）: YOLOv8を用いたリアルタイムウエポン検出による安全性向上
• Authors: Ayush Thakur, Akshat Shrivastav, Rohan Sharma, Triyank Kumar, Kabir Puri,
• Abstract要約: このモデルは、様々な種類の銃器とエッジ武器を描いた何千もの画像を含む包括的なデータセットで訓練された。 精度,リコール,F1スコア,平均平均平均精度(mAP)を複数のIoU閾値で比較し,モデルの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This research paper presents the development of an AI model utilizing YOLOv8 for real-time weapon detection, aimed at enhancing safety in public spaces such as schools, airports, and public transportation systems. As incidents of violence continue to rise globally, there is an urgent need for effective surveillance technologies that can quickly identify potential threats. Our approach focuses on leveraging advanced deep learning techniques to create a highly accurate and efficient system capable of detecting weapons in real-time video streams. The model was trained on a comprehensive dataset containing thousands of images depicting various types of firearms and edged weapons, ensuring a robust learning process. We evaluated the model's performance using key metrics such as precision, recall, F1-score, and mean Average Precision (mAP) across multiple Intersection over Union (IoU) thresholds, revealing a significant capability to differentiate between weapon and non-weapon classes with minimal error. Furthermore, we assessed the system's operational efficiency, demonstrating that it can process frames at high speeds suitable for real-time applications. The findings indicate that our YOLOv8-based weapon detection model not only contributes to the existing body of knowledge in computer vision but also addresses critical societal needs for improved safety measures in vulnerable environments. By harnessing the power of artificial intelligence, this research lays the groundwork for developing practical solutions that can be deployed in security settings, ultimately enhancing the protective capabilities of law enforcement and public safety agencies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 学校, 空港, 公共交通システムなどの公共空間の安全性向上を目的とした, YOLOv8を用いたリアルタイム兵器検出AIモデルの開発について述べる。 暴力のインシデントが世界中で増加し続けており、脅威を迅速に特定できる効果的な監視技術が緊急に必要である。 本手法は,高度な深層学習技術を活用して,リアルタイムビデオストリームにおける兵器検出が可能な高精度かつ効率的なシステムを構築することに焦点を当てる。 このモデルは、様々な種類の銃器とエッジ武器を描いた何千もの画像を含む包括的なデータセットで訓練され、堅牢な学習プロセスが保証された。 精度,リコール,F1スコア,平均平均平均精度(mAP)を複数のIoU(Intersection over Union)閾値で評価し,兵器と非兵器を最小限の誤差で区別できる有意な能力を示した。 さらに,リアルタイムアプリケーションに適した高速なフレーム処理が可能であることを実証し,システムの運用効率を評価した。 その結果, YOLOv8をベースとした兵器検出モデルは, コンピュータビジョンにおける既存の知識体系に寄与するだけでなく, 脆弱な環境における安全対策改善のための重要な社会的ニーズにも対処できることがわかった。 この研究は、人工知能の力を生かして、セキュリティ設定に展開できる実用的なソリューションを開発し、最終的に法執行機関や公共安全機関の保護能力を向上する基盤となる。

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