基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型,用于检测监控摄像头图像中的犯罪行为,准确率约83%。
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发布时间 : 11/2/2024
模型简介
该模型专门用于分析监控摄像头画面,自动识别是否存在犯罪行为。基于ViT架构实现高效图像分类,适用于公共安全领域。
模型特点
高精度犯罪检测
在测试数据集上达到82.64%的准确率,F1分数0.8262
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构,适合处理图像分类任务
实时监控支持
适用于实时分析监控摄像头画面
模型能力
图像分类
犯罪行为识别
监控视频分析
使用案例
公共安全
实时犯罪监控
部署在监控系统中自动检测可疑行为
可帮助安保人员及时发现潜在犯罪活动
历史录像分析
批量分析存储的监控录像寻找犯罪证据
提高证据收集效率
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