Firearm-related action recognition and object detection dataset for video surveillance systems
El conjunto de datos propuesto consta de 398 vídeos, cada uno de los cuales muestra a una persona realizando acciones específicas de videovigilancia. Este conjunto de datos ha sido elaborado por expertos y se presenta en formato JSON (COCO estándar), que ofrece información esencial sobre el conjunto...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Castilla-La Mancha |
| Repositorio: | RUIdeRA. Repositorio Institucional de la UCLM |
| OAI Identifier: | oai:ruidera.uclm.es:10578/41457 |
| Acesso em linha: | https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.110030 https://hdl.handle.net/10578/41457 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | CCTV video surveillance Firearm detection Human action recognition Object detection Video classification |
| Resumo: | El conjunto de datos propuesto consta de 398 vídeos, cada uno de los cuales muestra a una persona realizando acciones específicas de videovigilancia. Este conjunto de datos ha sido elaborado por expertos y se presenta en formato JSON (COCO estándar), que ofrece información esencial sobre el conjunto de datos, los fotogramas de vídeo y las anotaciones, incluidos los recuadros precisos que delimitan los objetos detectados. El conjunto de datos abarca tres categorías distintas de detección de objetos: «Handgun» (pistola), “Machine_Gun” (ametralladora) y “No_Gun” (sin pistola), en función del contenido del vídeo. Este conjunto de datos sirve como recurso para la investigación en aplicaciones de reconocimiento de acciones relacionadas con armas de fuego, detección de armas de fuego, seguridad y vigilancia, permitiendo a investigadores y profesionales desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático para la detección de pistolas y rifles en diversos escenarios. Las anotaciones facilitan la evaluación precisa del modelo y el análisis del rendimiento, lo que convierte a este conjunto de datos en un activo en el campo de la visión por ordenador y la seguridad pública. |
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