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朝圣是世界上最重要的伊斯兰宗教集会，数百万朝圣者前往麦加和麦地那圣地举行仪式。朝圣者的安全是当局的首要任务。在麦加，圣地周围分布着 5000 个摄像头来监控朝圣者，但考虑到每秒收集的图像数量巨大，人类几乎不可能跟踪所有事件。为了解决这个问题，我们建议使用基于深度学习和卷积神经网络的人工智能技术来检测和识别朝圣者及其特征。为此，我们建立了一个全面的数据集来检测朝圣者及其性别。然后，我们开发了两个基于 YOLOv3 和 Faster-RCNN 的卷积神经网络来检测朝圣者。实验结果表明，带有 Inception v2 特征提取器的 Faster RCNN 在所有类别中提供了 51% 的最佳平均精度。
使用卷积神经网络进行人工智能朝圣者检测
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