基于迁移学习的实时手枪检测

传统监控系统依赖人工注意力，限制了其有效性。本研究采用卷积神经网络和迁移学习开发了一种用于自动手枪检测的实时计算机视觉系统。对在线手枪检测方法进行了全面分析，重点在于减少误报和学习时间。迁移学习被证明是一种有效的方法。尽管存在技术挑战，所提出的系统实现了 84.74% 的精确率，展现出与相关工作相媲美的前景性能，能够实现更快的学习和准确的自动手枪检测，从而增强安全性。本研究通过减少对人工监控的依赖推进了安全措施，展示了基于迁移学习的方法在高效可靠手枪检测方面的潜力。