Nayan Chandak

Melhorar a seguran a p blica essencial tanto para os cidad os como para os governos. A monitoriza o e as inspec es de bagagem que fazem parte dos actuais protocolos de seguran a s o cruciais. Ao utilizar a dete o de objectos para a seguran a automatizada das bagagens, este projeto melhora os sistemas existentes. As amea as s o identificadas com sucesso durante a digitaliza o de raios X com o uso de t cnicas de aprendizagem profunda, particularmente a aprendizagem por transfer ncia com YOLOv5 e YOLOv6. produzido um conjunto de dados s lido para a forma o de modelos com a utiliza o de GAN e o aumento de dados. Este sistema ajuda a impedir a entrada de objectos perigosos em espa os p blicos, concentrando-se na dete o de objectos como facas e armas. Isto reduz os riscos e promove um ambiente mais seguro. Esta investiga o real a a import ncia da tecnologia de ponta para as medidas preventivas de seguran a.

Die Verbesserung der ffentlichen Sicherheit ist sowohl f r die B rger als auch f r die Regierungen von wesentlicher Bedeutung. Die berwachung und die Gep ckinspektion, die Teil der derzeitigen Sicherheitsprotokolle sind, sind von entscheidender Bedeutung. Durch den Einsatz von Objekterkennung f r die automatisierte Gep cksicherheit verbessert dieses Projekt die bestehenden Systeme. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken, insbesondere Transfer Learning mit YOLOv5 und YOLOv6, werden Bedrohungen w hrend des R ntgenscans erfolgreich identifiziert. Durch den Einsatz von GANs und Datenerweiterung wird ein aussagekr ftiger Datensatz f r das Modelltraining erzeugt. Dieses System hilft, das Eindringen gef hrlicher Gegenst nde in ffentliche R ume zu verhindern, indem es sich auf die Erkennung von Gegenst nden wie Messern und Schusswaffen konzentriert. Dies senkt die Risiken und f rdert eine sicherere Atmosph re. Diese Forschung unterstreicht, wie wichtig Spitzentechnologie f r pr ventive Sicherheitsma nahmen ist.

L'am lioration de la s curit publique est essentielle tant pour les citoyens que pour les gouvernements. La surveillance et l'inspection des bagages, qui font partie des protocoles de s curit actuels, sont cruciales. En employant la d tection d'objets pour la s curit automatis e des bagages, ce projet am liore les syst mes existants. Les menaces sont identifi es avec succ s pendant le balayage aux rayons X gr ce l'utilisation de techniques d'apprentissage profond, en particulier l'apprentissage par transfert avec YOLOv5 et YOLOv6. Un ensemble de donn es solide est produit pour l'entra nement des mod les gr ce l'utilisation de GAN et de l'augmentation des donn es. Ce syst me permet d'emp cher les objets dangereux d'entrer dans les espaces publics en se concentrant sur la d tection d'objets tels que les couteaux et les armes feu. Cela permet de r duire les risques et de promouvoir une atmosph re plus s re. Cette recherche souligne l'importance des technologies de pointe pour les mesures de s curit pr ventives.

Migliorare la sicurezza pubblica essenziale sia per i cittadini che per i governi. Il monitoraggio e le ispezioni dei bagagli che fanno parte degli attuali protocolli di sicurezza sono fondamentali. Utilizzando il rilevamento degli oggetti per la sicurezza automatizzata dei bagagli, questo progetto migliora i sistemi esistenti. Le minacce vengono identificate con successo durante la scansione a raggi X con l'uso di tecniche di deep learning, in particolare di Transfer Learning con YOLOv5 e YOLOv6. Viene prodotto un solido set di dati per l'addestramento dei modelli con l'uso di GAN e l'aumento dei dati. Questo sistema aiuta a impedire l'ingresso di oggetti pericolosi negli spazi pubblici, concentrandosi sul rilevamento di oggetti come coltelli e pistole. Questo riduce i rischi e promuove un'atmosfera pi sicura. Questa ricerca sottolinea quanto la tecnologia all'avanguardia sia fondamentale per le misure di sicurezza preventive.

Improving public safety is essential for both citizens and governments. The monitoring and baggage inspections that are part of the current security protocols are crucial. By employing object detection for automated baggage security, this project enhances existing systems. Threats are successfully identified during X-ray scanning with the use of deep learning techniques, particularly Transfer Learning with YOLOv5 and YOLOv6. A strong dataset is produced for model training with the use of GANs and data augmentation. This system helps stop dangerous objects from entering public spaces by concentrating on detecting items like knives and guns. This lowers risks and promotes a safer atmosphere. This research emphasises how crucial cutting-edge technology is to preventative security measures.