Deteção de ameaças em exames de raios X com YOLOv5 e YOLOv6
Deteção de armas através da utilização de redes adversariais generativas
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Melhorar a segurança pública é essencial tanto para os cidadãos como para os governos. A monitorização e as inspecções de bagagem que fazem parte dos actuais protocolos de segurança são cruciais. Ao utilizar a deteção de objectos para a segurança automatizada das bagagens, este projeto melhora os sistemas existentes.As ameaças são identificadas com sucesso durante a digitalização de raios X com o uso de técnicas de aprendizagem profunda, particularmente a aprendizagem por transferência com YOLOv5 e YOLOv6. É produzido um conjunto de dados sólido para a formação de modelo...
Melhorar a segurança pública é essencial tanto para os cidadãos como para os governos. A monitorização e as inspecções de bagagem que fazem parte dos actuais protocolos de segurança são cruciais. Ao utilizar a deteção de objectos para a segurança automatizada das bagagens, este projeto melhora os sistemas existentes.As ameaças são identificadas com sucesso durante a digitalização de raios X com o uso de técnicas de aprendizagem profunda, particularmente a aprendizagem por transferência com YOLOv5 e YOLOv6. É produzido um conjunto de dados sólido para a formação de modelos com a utilização de GAN e o aumento de dados.Este sistema ajuda a impedir a entrada de objectos perigosos em espaços públicos, concentrando-se na deteção de objectos como facas e armas. Isto reduz os riscos e promove um ambiente mais seguro. Esta investigação realça a importância da tecnologia de ponta para as medidas preventivas de segurança.
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