YOLO 네트워크 아키텍처 기반 범죄 탐지를 위한 수학적 모델 개발

컴퓨터 비전과 딥 러닝의 발전은 자동화된 범죄 탐지 시스템에서 상당한 진전을 가져왔습니다. 본 연구는 You Only Look Once (YOLOv5) 네트워크 아키텍처 기반 범죄 탐지를 위한 새로운 수학적 모델의 개발에 초점을 맞춥니다. 제안된 모델은 최첨단 객체 탐지 기술을 활용하여 감시 영상에서 범죄 활동을 식별, 분류 및 탐지하며, 무기 및 폭력 행동과 같은 중요한 범죄 카테고리에 중점을 둡니다. 이 모델의 성능은 7가지 범주의 무기 객체와 폭력 장면에서 평가되었으며, 정밀도(P)는 0.842, 재현율(R)은 0.77, mAP는 0.811을 달성했습니다. 이러한 결과는 범죄 활동을 정확하게 식별하고 분류하는 모델의 효율성을 입증하며, 최첨단 딥 러닝 기술을 활용한 범죄 예방 및 탐지를 통해 공공 안전과 보안을 강화하는 데 기여합니다.