犯罪監視ビデオを強化するための物体検出、予測、予防AIおよびMLアルゴリズムの分析

この研究論文は、AIおよびML技術を用いた犯罪予測および検出のためのビデオファイルにおける物体検出および予測システムを提案することを目的としています。世界的な犯罪率の増加に伴い、犯罪防止と検出のための効率的かつ効果的なシステムを開発することが不可欠となっています。提案されたシステムは、ビデオにおける物体検出のためにYOLOv5やFaster R-CNNなどの深層学習アルゴリズムを使用します。サポートベクターマシン、決定木、またはランダムフォレストの機械学習アルゴリズムを使用して、検出された物体を分類し、犯罪予測を行います。提案されたシステムは、監視ビデオのデータセットで実装およびテストされ、その結果は犯罪予測および検出において有望な精度を示しています。このシステムは、潜在的な犯罪活動を特定し、必要な予防措置を講じ、犯罪率を低下させるために法執行機関に役立つことができます。また、このシステムの実装は、交通監視や野生動物モニタリング、産業安全など他の領域にも拡張可能です。