量子人工智能赋能的智能监控：通过创新违禁品检测提升公共安全
量子物理
2023-09-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
监控系统已成为现代世界中维护和平与安全的关键要素。其广泛部署有助于有效监测可疑活动。然而，在人口密集环境中，持续主动监控变得不切实际，亟需发展智能监控系统。人工智能(AI)在监控领域的集成曾是一场重大变革，但速度问题阻碍了其在该领域的广泛部署。据观察，量子人工智能已带来重大突破。基于量子人工智能的监控系统被证明具有更高准确性，且能够在实时场景中表现良好，这是前所未有的。在本研究中，将 RentinaNet 模型与量子 CNN 集成并称为 Quantum-RetinaNet。通过利用 QCNN 的量子能力，Quantum-RetinaNet 在准确性与速度之间取得平衡。这一创新集成使其成为改变格局的力量，应对人口密集场景下主动监控的挑战。随着对高效监控解决方案的需求持续增长，Quantum-RetinaNet 提供了一种相较现有 CNN 模型极具吸引力的替代方案，在不牺牲实时性能的前提下维持准确性标准。Quantum-RetinaNet 的独特属性对智能监控的未来具有深远影响。凭借其增强的处理速度，它有望革新该领域，满足对快速而精准监控的迫切需求。随着 Quantum-RetinaNet 成为新标准，它在推动监控中 AI 边界的同时保障了公共安全与安保。
引用
@article{arxiv.2309.03231,
title = {Quantum-AI empowered Intelligent Surveillance: Advancing Public Safety Through Innovative Contraband Detection},
author = {Syed Atif Ali Shah and Nasir Algeelani and Najeeb Al-Sammarraie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.03231},
year = {2023}
}