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Migliorare la sicurezza pubblica è essenziale sia per i cittadini che per i governi. Il monitoraggio e le ispezioni dei bagagli che fanno parte degli attuali protocolli di sicurezza sono fondamentali. Utilizzando il rilevamento degli oggetti per la sicurezza automatizzata dei bagagli, questo progetto migliora i sistemi esistenti.Le minacce vengono identificate con successo durante la scansione a raggi X con l'uso di tecniche di deep learning, in particolare di Transfer Learning con YOLOv5 e YOLOv6. Viene prodotto un solido set di dati per l'addestramento dei modelli con l'uso di GAN e…mehr

Produktbeschreibung
Migliorare la sicurezza pubblica è essenziale sia per i cittadini che per i governi. Il monitoraggio e le ispezioni dei bagagli che fanno parte degli attuali protocolli di sicurezza sono fondamentali. Utilizzando il rilevamento degli oggetti per la sicurezza automatizzata dei bagagli, questo progetto migliora i sistemi esistenti.Le minacce vengono identificate con successo durante la scansione a raggi X con l'uso di tecniche di deep learning, in particolare di Transfer Learning con YOLOv5 e YOLOv6. Viene prodotto un solido set di dati per l'addestramento dei modelli con l'uso di GAN e l'aumento dei dati.Questo sistema aiuta a impedire l'ingresso di oggetti pericolosi negli spazi pubblici, concentrandosi sul rilevamento di oggetti come coltelli e pistole. Questo riduce i rischi e promuove un'atmosfera più sicura. Questa ricerca sottolinea quanto la tecnologia all'avanguardia sia fondamentale per le misure di sicurezza preventive.
Autorenporträt
Dr. Varsha D. Jadhav arbeitet in der Abteilung für Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft des Vishwakarma Institute of Information Technology, Pune. Sie hat einen Doktortitel in Computertechnik mit Spezialisierung auf Datenwissenschaft. Sie hat 20 Jahre Erfahrung. Sie hat Forschungsarbeiten in renommierten Zeitschriften und auf internationalen Konferenzen veröffentlicht.