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Gun Detection Dataset|枪支检测数据集|公共安全数据集
收藏arXiv2021-08-16 更新2024-07-25 收录
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本数据集名为‘Gun Detection Dataset’，由深圳深视信息科技有限公司创建，包含51,000张标注的枪支图像，是目前用于枪支检测研究的最大公共数据集。数据来源包括IMFDB网站、公开论文网站及实际场景拍摄。创建过程中，使用CNN进行初步标注后，再进行人工校验和重标注。该数据集主要应用于实时枪支检测系统，旨在通过智能IP摄像头和云服务器结合，实现高效的枪支检测和报警，以减少公共场所的枪支暴力事件。
提供机构：
深圳深视信息科技有限公司
创建时间：
2021-05-04
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Gun Detection Dataset的构建过程体现了对大规模数据需求的深刻理解。首先，研究团队从IMFDB网站收集了大量枪支图像，并利用基于卷积神经网络（CNN）的枪支检测器进行初步标注，随后通过人工审核确保标注的准确性。此外，还从公开的学术论文和实际场景中收集了额外的枪支图像，以及从ImageNet和COCO等数据集中获取的非枪支图像，以增强数据集的多样性和覆盖面。这种多源数据收集和精细标注的方法，确保了数据集的高质量和广泛适用性。
特点
Gun Detection Dataset的显著特点在于其规模和多样性。该数据集包含51,000张标注的枪支图像和51,000张裁剪的枪支芯片图像，是目前公开的最大枪支检测数据集。此外，数据集还包括94,000张非枪支图像，这些图像来自ImageNet和COCO等广泛使用的数据集，以及系统中被错误检测为枪支的实际案例，这些都极大地提升了数据集在降低误报率方面的价值。数据集的多样性不仅体现在图像来源的广泛性，还包括枪支类型的多样性，涵盖了手枪、步枪、机枪等多种类型。
使用方法
Gun Detection Dataset主要用于训练和验证枪支检测和分类算法。用户可以通过下载数据集，并根据提供的标注文件进行训练和测试。数据集的文件夹结构清晰，分为检测器和分类器两个子文件夹，分别存储用于枪支检测和分类的图像。用户可以根据需要重新划分训练集和测试集。此外，数据集还提供了详细的统计信息和图像尺寸分布，帮助用户更好地理解和利用数据。该数据集适用于各种基于深度学习的枪支检测系统，特别是在智能IP摄像头和云服务器结合的边缘计算环境中，能够显著提升系统的实时性和准确性。
背景与挑战
背景概述
枪支暴力问题在全球范围内，尤其是在美国，已成为一个严重的社会问题。传统的视频监控系统虽已广泛部署，但仍依赖于人工监督，无法及时有效地检测和预防枪支相关犯罪。随着深度学习技术的发展，自动枪支检测系统逐渐成为研究热点。然而，现有研究面临的主要挑战之一是缺乏大规模的公开数据集。在此背景下，Delong Qi等研究人员于2021年发布了Gun Detection Dataset，该数据集包含51,000张标注的枪支图像和51,000张用于分类的枪支芯片图像，是目前最大的枪支检测数据集。该数据集的发布旨在为研究人员提供一个标准化的评估平台，推动枪支检测算法的发展，并促进实际应用中的部署。
当前挑战
Gun Detection Dataset的构建和应用面临多重挑战。首先，如何在保证高真阳性率（TPR）的同时，降低假阳性率（FPR）是一个关键问题。由于枪支检测的特殊性，误报可能导致不必要的恐慌和资源浪费。其次，数据集的构建过程中，研究人员需要从多个来源收集和标注大量图像，这一过程既耗时又复杂。此外，现有的枪支检测算法大多依赖于复杂的卷积神经网络（CNN），这些算法在实际应用中往往需要昂贵的计算资源，限制了其大规模部署的可能性。最后，尽管该数据集为枪支检测提供了丰富的资源，但如何进一步优化算法以适应嵌入式设备和云计算环境，仍是一个待解决的问题。
常用场景
经典使用场景
Gun Detection Dataset 在监控视频中广泛应用于实时枪支检测。通过深度学习技术，该数据集支持在智能IP摄像头或传统监控摄像头中进行枪支检测，并实时向安全人员发送警报。这一场景特别适用于公共场所的安全监控，旨在快速识别潜在的枪支威胁，从而提高应急响应速度。
衍生相关工作
Gun Detection Dataset 的发布催生了一系列相关研究和工作。例如，基于该数据集的枪支检测算法优化、边缘设备上的实时处理技术、以及云端的高级分类和动作识别等。这些工作不仅提升了枪支检测的准确性和效率，还推动了智能监控系统在其他安全领域的应用，如异常行为检测和危险物品识别。
数据集最近研究
最新研究方向
在枪支检测领域，Gun Detection Dataset的最新研究方向主要集中在提升实时检测系统的效率和准确性。研究者们致力于优化现有的深度学习算法，以适应嵌入式设备和云服务器的不同计算资源。具体而言，研究重点包括在边缘设备上实现轻量级枪支检测和分类，以及在云服务器上进行更复杂的分类和动作识别，以进一步降低误报率。此外，数据集的扩展和标注质量的提升也是当前研究的热点，旨在为算法评估提供更可靠的基准。这些研究不仅有助于提升公共安全监控系统的性能，也为相关领域的技术发展提供了宝贵的数据资源和算法优化经验。
相关研究论文
- 1A Dataset and System for Real-Time Gun Detection in Surveillance Video Using Deep Learning深圳深视信息科技有限公司 · 2021年
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
AgiBot World
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我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题，任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景，例如帮助视障人士，问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域，包括背景细节和底层上下文。因此，与生成通用图像说明的系统相比，在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外，VQA 适合自动评估，因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案，可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100，000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线，并与人类表现进行了比较。
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该数据集为中国省级灾害统计空间分布数据集，时间为1999-2020年。该数据集包含中国各省自然灾害、地质灾害、地震灾害、森林火灾、森林病虫鼠害、草原灾害六类灾害的详细数据。数据量为206MB，数据格式为excel。
国家地球系统科学数据中心 收录
CHARLS
中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据集，旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析人口老龄化问题，内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录