63、基于YOLOv4的自动枪支检测系统

基于YOLOv4的自动枪支检测系统

1. 相关工作

在目标检测和识别领域,多年来有许多研究成果。1805年,勒让德提出了最小二乘法这一回归分析技术,该技术能尽可能在自变量和因变量之间确定一条直线。1809年,高斯利用此方法通过行星记录预测围绕太阳的未知圆形物体,后来该应用扩展到彗星和小行星的探索。1821年,高斯引入高斯 - 马尔可夫假设,进一步拓展了相关工作。

近年来,深度学习在目标检测方面取得了显著进展。2018年的研究中,研究人员对多种系统进行分类和检测,如YOLOv2、基于滑动窗口的CNN、卷积网络(R - FCN)、更快的基于区域的CNN等。结果表明,CNN的特征比传统算法表现更好,该研究使用了X射线图像。同年,还有研究使用ImageNet数据集训练和建模检测系统,将基于VGG - 16的更快RCNN分类器应用于YouTube视频,平均精度均值(mAP)达到84.21%。

2019年,有研究使用Yolov3算法进行枪支检测,研究人员自行创建了包含不同位置和调整的枪支图像数据集,并与ImageNet数据集融合。通过训练和验证模型,发现Yolov3的速度比Faster RCNN更快。2020年,有论文实现了适用于交通和监控应用的多目标检测算法,在视频数据集上的准确率达到99%,在图像数据集上的准确率达到98%,并且该模型在DSP和FPGA上运行。此外,还有研究人员使用模糊分类器和神经网络集成进行枪支检测。

2. 方法

为了实现从视频或照片中自动识别枪支的目标,我们需要开发一个以图像为输入,输出带有枪支边界框图像的模块。因此,我们决定开发一个基于深度学习的模型来完成这项任务。

2.1 模型选择
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内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
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