[論文レビュー] A Gun Detection Dataset and Searching for Embedded Device Solutions.

Delong Qi, Weijun Tan+3 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2021

Advanced Optical Sensing Technologies参考文献 16被引用数 1

ひとこと要約

本論文は、51,000枚のアノテート済み銃の画像と51,000枚のクロップされた銃チップ画像からなる大規模で公開可能なデータセットを紹介し、銃の検出と分類のためのベンチマーク評価を可能にする。さらに、組み込みデバイスでリアルタイムの銃検出を実行するエッジと、クラウドサーバーで分類を実行するフレームワークを提案し、実世界への実用的導入を可能にする。

ABSTRACT

Gun violence is a severe problem in the world, particularly in the United States. Computer vision methods have been studied to detect guns in surveillance video cameras or smart IP cameras and to send a real-time alert to safety personals. However, due to no public datasets, it is hard to benchmark how well such methods work in real applications. In this paper we publish a dataset with 51K annotated gun images for gun detection and other 51K cropped gun chip images for gun classification we collect from a few different sources. To our knowledge, this is the largest dataset for the study of gun detection. This dataset can be downloaded at www.linksprite.com/gun-detection-datasets. We also study to search for solutions for gun detection in embedded edge device (camera) and a gun/non-gun classification on a cloud server. This edge/cloud framework makes possible the deployment of gun detection in the real world.

研究の動機と目的

• 実世界の応用における銃検出のベンチマーク評価を可能にする公開データセットの不足に対処する。
• コンピュータビジョンを用いて監視システムにおける正確で効率的な銭検出を実現する。
• リソース制限のある組み込みエッジデバイス上でリアルタイムの銭検出を実行可能なソリューションを開発する。
• エッジレベルの検出を補完するスケーラブルなクラウドベースの分類システムを構築する。
• 統合されたエッジ・クラウドアーキテクチャを通じて、銭検出システムの実用的導入を促進する。

提案手法

• 多様なソースから51,000枚の銭の画像を収集・アノテートし、包括的な銭検出データセットを構築した。
• 細分化された分類タスク用に、追加で51,000枚のクロップされた銭チップ画像を生成した。
• 組み込みデバイスがリアルタイムの推論を実行して銭検出を実行するエッジ・クラウドフレームワークを設計した。
• エッジデバイスを支援するために、別個の銭／非銭分類モデルをクラウドサーバーにデプロイした。
• 実世界の制約下で検出および分類モデルの訓練と評価にこのデータセットを活用した。
• 最適化された推論パイプラインにより、リソース制限のある組み込みデバイスへのモデルデプロイを可能にした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案されたデータセットは、銭検出モデルのベンチマーク評価をどの程度効果的に可能にするか？
• RQ2 低消費電力の組み込みエッジデバイス上でリアルタイムの銭検出を効率的に実装できるか？
• RQ3 エッジデバイスと統合された際、クラウドベースの銭／非銭分類モデルの性能はいかほどか？
• RQ4 エッジ・クラウドアーキテクチャは、実世界の監視システムにおけるスケーラビリティと応答性をどの程度向上させるか？
• RQ5 このデータセットは、多様な銭の種類や撮影条件に対してどの程度一般化を可能にするか？

主な発見

• 本論文は、51,000枚のアノテート済み画像と51,000枚のクロップされた銭チップを含む、銭検出分野で最大の公開可能なデータセットを提供している。
• このデータセットは、研究およびベンチマーク評価の目的で、www.linksprite.com/gun-detection-datasets で公開されている。
• 提案されたエッジ・クラウドフレームワークにより、低遅延で組み込みデバイス上でリアルタイムの銭検出が可能になった。
• エッジデバイスと併用された際、クラウドベースの分類モデルは正確でスケーラブルな脅威検出を支援する。
• エッジとクラウドのコンポonentの統合により、実世界の監視環境において実用的でデプロイ可能な銭検出システムが実現した。
• 本研究は、公共安全分野におけるリアルタイムの脅威検出にコンピュータビジョンを活用する可能性を示した。