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J-GLOBAL ID：202202281233694044   整理番号：22A2905422

ニューラルネットワークとコンピュータビジョンを用いた学校射撃の防止【JST・京大機械翻訳】

Prevention of School Shooting using Neural Networks and Computer Vision

著者 (4件)： Isaac Ritharson P (Karunya Institute of Technology and Science,CSE Department,Coimbatore) ,  Madhavan G (Karunya Institute of Technology and Science,CSE Department,Coimbatore) ,  Rajeswari M. (Karunya Institute of Technology and Science,CSE Department,Coimbatore) ,  Brindha D. (Karunya Institute of Technology and Science,CSE Department,Coimbatore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICICICT  ページ： 1703-1709  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロジェクトの主な目標は,学校内で最良のセキュリティを提供するシステムを開発し,発生する脅威を避けるシステムを開発することにより,学校射撃の主な脅威または問題を解決することである。プロジェクトは,学生と教師の顔認識を可能にする深層ニューラルネットワークのような先進的概念を使用するように計画され,従って,人々が有害な兵器を運びないか,または子供に脅威を引き起こすであろう特定の条件に基づく学校キャンパスにそれらを許す。YOLOv3のようなアルゴリズムを用いた深層ニューラルネットワークを用いて,有害な兵器を運ぶことができる人と,ドレス色を識別するための他の色検出アルゴリズムを同定することができた。コンピュータビジョンは,兵器検出において主要な役割を果たし,従って,学校前提内の安全性を確実にする。さらに,buzzersと警報通知のような特徴を用いて,学生とより高い当局を警告し,また,最も近い警察部門も考慮し,更なる行動のための試運転員に指示できる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  警報 ,  *ニューラルネットワーク ,  警察 ,  兵器 ,  子供 ,  キャンパス ,  *コンピュータビジョン ,  セキュリティ ,  射撃 ,  検出アルゴリズム ,  ディープニューラルネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  学校 ,  射撃