与枪支相关的动作识别和对象检测数据集用于视频监控系统
Jesus Ruiz-Santaquiteria1, Juan D Muñoz1, Francisco J Maigler1
1VISILAB, E.T.S. Ingeniería Industrial, University of Castilla-La Mancha, Avda. Camilo José Cela, Ciudad Real, Spain.
Data in brief
|February 1, 2024
概括
这一新数据集包含了398个用于监视中的枪支检测和动作识别的视频. 它包括精心注释的手枪和机枪数据,帮助机器学习模型的开发,以确保公共安全.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
- 公共安全公众安全.
背景情况:
- 在监视中开发强大的机器学习模型来检测枪支至关重要.
- 现有的数据集可能缺乏全面评估所需的多样性或注释细节.
研究的目的:
- 在视频监控中引入一套用于枪支检测和动作识别的新数据集.
- 为培训和评估计算机视觉模型提供高质量的注释数据.
主要方法:
- 编制了398个视频的数据集,这些视频显示个人执行监视行动.
- 基本事实注释在COCO JSON格式中精心创建,包括边界框.
- 视频被分类为"手枪"",机枪"和"没有枪".
主要成果:
- 数据集包含详细的注释,对于精确的模型评估至关重要.
- 它促进了枪支检测,动作识别和监视应用方面的研究.
结论:
- 这一数据集是推动计算机视觉研究以促进公共安全的有价值资源.
- 它使机器学习模型的开发和严格评估能够在现实场景中识别枪支.
