Core Concepts
本研究は、YOLOv8を使用した高度な画像分析と柔軟な計算手法を統合し、制限区域における無許可者の検知を可能にする革新的なセキュリティ強化アプローチを提案する。
Abstract
本研究は、制限区域における無許可者の検知を目的とした、先進的な画像分析とソフトコンピューティング手法の統合アプローチを紹介する。
- 従来のセキュリティ対策では、無許可者の監視と識別に課題があった。
- YOLOv8という高度な物体検知アルゴリズムを活用し、CCTVの映像から従業員の服装パターンを認識することで、許可された人物を識別する。
- 包括的なデータセットを使ってYOLOv8モデルを訓練し、特定の区域における正確な認識を実現する。
- 動的な環境や照明条件の変化に適応するため、ソフトコンピューティング手法を統合する。
- この研究は画像分析とソフトコンピューティングの分野に貢献し、制限区域における堅牢なセキュリティシステムの基盤を築く。
- YOLOv8ベースの監視システムの潜在的な可能性が示され、センシティブな場所の安全性確保に寄与する。
Stats
YOLOv8モデルの訓練には、5つのカテゴリーで各11,000枚の画像を使用した。
訓練データの70%を訓練セット、30%をテストセットとして使用した。
YOLOv8-Tinyネットワークを使用し、事前学習済みのCOCOデータセットの重みを初期値として設定した。
過学習を防ぐため、ドロップアウト率0.25と0.5を適用した。
最適化手法にはSGD(Stochastic Gradient Descent)を使用し、モメンタム0.9、減衰率0.0005に設定した。
Quotes
"本研究は、先進的な画像分析とソフトコンピューティング手法を統合した革新的なセキュリティ強化アプローチを提案する。"
"YOLOv8を活用し、CCTVの映像から従業員の服装パターンを認識することで、許可された人物を識別する。"
"動的な環境や照明条件の変化に適応するため、ソフトコンピューティング手法を統合する。"