ACF：武器の検出を強化するための武装CCTV映像データセット

タイは、世界中の他の国と同様に、近年不安定を経験しています。現在の傾向が続くと、人々や財産を危険にさらす犯罪の数が拡大します。閉回路テレビ（CCTV）テクノロジーは、一般的に監視と監視に利用され、人々の安全を確保しています。武器検出システムは、限られたスタッフの警察官が画面上の監視を通じてワークロードを最小限に抑えるのに役立ちます。CCTV映像はインシデントシナリオ全体をキャプチャするため、映像内の小さな武器オブジェクトのために武器の検出が困難になります。CCTVイメージの武器検出の関心のある範囲に関する不十分な情報を提供するパブリックデータセットにより、武装したCCTV映像（ACF）データセット、ピストルとナイフで武装した歩行者のセルフコレクションモックアップCCTV映像がさまざまなシナリオ用に収集されました。この研究の目的は、小さな武器オブジェクトの検出のための画像耕うんベースの深い学習を提示することを目的としています。実験は、検出パフォーマンスを評価するために、パブリックベンチマークデータセット（Mock Attack）で実施されました。提案された耕作アプローチは、10.22倍の大幅に優れたマップを達成しました。画像タイルアプローチを使用して、さまざまなオブジェクト検出モデルをトレーニングして改善を分析しました。SSD MobileNet V2では、タイリングACFデータセットがピストルとナイフの評価で0.758のマップを達成しました。ACFデータセットでタイルアプローチを使用して小さな武器検出を強化するための提案された方法は、武器検出の性能を大幅に向上させることができます。

Thailand, like other countries worldwide, has experienced instability in recent years. If current trends continue, the number of crimes endangering people or property will expand. Closed-circuit television (CCTV) technology is now commonly utilized for surveillance and monitoring to ensure people's safety. A weapon detection system can help police officers with limited staff minimize their workload through on-screen surveillance. Since CCTV footage captures the entire incident scenario, weapon detection becomes challenging due to the small weapon objects in the footage. Due to public datasets providing inadequate information on our interested scope of CCTV image's weapon detection, an Armed CCTV Footage (ACF) dataset, the self-collected mockup CCTV footage of pedestrians armed with pistols and knives, was collected for different scenarios. This study aimed to present an image tilling-based deep learning for small weapon object detection. The experiments were conducted on a public benchmark dataset (Mock Attack) to evaluate the detection performance. The proposed tilling approach achieved a significantly better mAP of 10.22 times. The image tiling approach was used to train different object detection models to analyze the improvement. On SSD MobileNet V2, the tiling ACF Dataset achieved an mAP of 0.758 on the pistol and knife evaluation. The proposed method for enhancing small weapon detection by using the tiling approach with our ACF Dataset can significantly enhance the performance of weapon detection.