结合人体姿态与武器外观的枪支检测
计算机视觉与模式识别
2025-03-18 v1
摘要
火arm-related incidents 的日益增多的发生频率已促使安全和监视系统取得进展，尤其是在公共空间中的枪支检测。传统的枪支检测方法依赖人工检查和持续的人类监控摄像头录像，后者在误报和漏报方面存在较高的风险。为克服这些限制，我们提出一种新方法，将人体姿态估计与武器外观识别集成，采用深度学习技术。不同于以往仅关注身体姿态估计或枪支检测的研究，本方法联合分析姿态和武器存在，以提高在真实动态环境中的检测准确性。为训练模型，我们精选了来自 IMFDB 和 Monash Guns 等公开数据集的图像， supplemented with AI-generated and manually collected images from web sources。该数据集确保了在各种监视条件下实现稳健的泛化和真实的性能评估。我们的研究旨在提高枪支检测系统的精度和可靠性，为高风险地区的公共安全和威胁缓解做出贡献。
引用
@article{arxiv.2503.12215,
title = {Gun Detection Using Combined Human Pose and Weapon Appearance},
author = {Amulya Reddy Maligireddy and Manohar Reddy Uppula and Nidhi Rastogi and Yaswanth Reddy Parla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.12215},
year = {2025}
}