SAVDO MARKAZLARIDA SHUBHALI SHAXSLARNI ANIQLASH TIZIMLARINING TAHLILI
Kalit so'zlar
https://doi.org/10.47390/ts-v4i4y2026N05Kalit so'zlar
shubhali harakatlarni aniqlash, yuzni aniqlash, biometrik identifikatsiya, YOLOv8, real vaqt monitoringi, kompyuter ko‘rish, savdo markazi xavfsizligi.Annotasiya
Ushbu maqolada savdo markazlarida shubhali shaxslarni aniqlash va ularni ma’lumotlar bazasi bilan solishtirishga asoslangan sun’iy intellekt tizimi taklif etiladi. YOLOv8 modeli yordamida real vaqt rejimida shaxslar aniqlanadi, yuz tasvirlari orqali identifikatsiya va jinsni aniqlash amalga oshiriladi. Natijalar tizim samaradorligini ko‘rsatadi.
Manbalar
1. Smit, TA (2020). Tadqiqotlar: Iste'molchilarning chakana savdo do‘konlaridan o‘g‘irlik. Xavfsizlik va favqulodda vaziyatlarni boshqarish ensiklopediyasida, 1-7-betlar. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69891-5_172-1
2. Shrestha, S., Taniguchi, Y., Tanaka, T. (2024). Chuqur o‘rganish yordamida do'kondan o‘g‘irlikdan oldingi shubhali xatti-harakatlarni aniqlash. 2024-yilda 16-IIAI Xalqaro ilg'or amaliy informatika kongressi (IIAI-AAI), Takamatsu, Yaponiya, 450-455-betlar. https://doi.org/10.1109/IIIAIAAI63651.2024.00088
3. He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. 2017-yilda IEEE Kompyuter ko'rish bo'yicha xalqaro konferensiyasi (ICCV), Venetsiya, Italiya, 2980-2988-betlar. https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.322
4. Gim, UJ, Lee, JJ, Kim, JH, Park, YH, Nasridinov, A. (2020). Kuzatuv videolaridan avtomatik ravishda do'kondan o‘g‘irlikni aniqlash (talaba referati). Sun’iy intellekt bo‘yicha AAAI konferensiyasi materiallari, 34(10): 13795-13796. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7169
5. Zhao, X., Wang, L., Zhang, Y., Han, X., Deveci, M., Parmar, M. (2024). Kompyuter ko‘rishida konvolyutsion neyron tarmoqlarining sharhi. Sun’iy intellekt sharhi, 57(4): 99. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10721-6
6. Chen, Y., Yuan, X., Wang, J., Wu, R., Li, X., Hou, Q., Cheng, MM (2025). YOLO-MS: Real vaqt rejimida obyektlarni aniqlash uchun ko‘p o‘lchovli tasviriy o‘rganishni qayta ko'rib chiqish. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 47(6): 4240-4252. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2025.3538473
7. Cai, Y., Luan, T., Gao, H., Wang, H. va boshqalar. (2021). YOLOv4-5D: Avtonom haydash uchun samarali va samarali obyekt detektori. IEEE Instrumentation and Measurement tranzaksiyalari, 70: 1-13. https://doi.org/10.1109/TIM.2021.3065438
8. Varun, S., Bhuvanesh, VM (2023). YOLOv5 obyektlarni aniqlash modelidan foydalangan holda real vaqt rejimida o‘g‘irlikni aniqlash. 3-Xalqaro Konferensiya (CISCT), Dehradun, Hindiston, 1-5-betlar. https://doi.org/10.1109/CISCT57197.2023.10351223
9. Chophuk, P., Boonmee, P., Jiarasuwan, S., Jearasuwan, S., Bookprakong, P. (2023). Harakatga asoslangan sun'iy intellekt yordamida yurish xatti-harakatlari naqshlari orqali o'g'irlikni aniqlash. IWAIT, Jeju, Koreya, 140-145-betlar. https://doi.org/10.1117/12.2671245
10. Duja, KU, Khan, IA, Alsuhaibani, M. (2024). Videokuzatuv anomaliyasini aniqlash: Chuqur o'rganish mezonlari bo'yicha sharh. IEEE Access, 12: 164811-164842. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3491868
11. Talaat, FM, ZainEldin, H. (2023). Aqlli shaharlar uchun YOLO-v8 asosida takomillashtirilgan yong‘inni aniqlash yondashuvi. Neural Computing and Applications, 35(28): 20939-20954. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08809-1
12. Sharma, A., Pathak, J., Prakash, M., Singh, JN (2021). OpenCV va python yordamida obyektlarni aniqlash. ICAC3N, Buyuk Noida, Hindiston, 501-505-betlar. https://doi.org/10.1109/ICAC3N53548.2021.9725638
13. Xadse, S., Nandanwar, B., Kirme, A., Bagde, T., Kamble, V. (2022). Yolo obyektini aniqlash yordamida mashinali o'qitishga asoslangan o‘g‘irlikni aniqlash. Fan va texnologiyalar bo'yicha xalqaro ilmiy tadqiqotlar jurnali, 9(1): 117-120.
14. Pandya, S., Ghayvat, H., Kotecha, K., Awais, M. va boshqalar. (2018). Aqlli uy o‘g‘irlikka qarshi tizimi: deyarli real vaqt monitoringi. Applied System Innovation, 1(4): 42. https://doi.org/10.3390/asi1040042
15. Li, S., Li, Y., Li, Y., Li, M., Xu, X. (2021). YOLO-FIRI: Infraqizil tasvir obyektlarini aniqlash uchun takomillashtirilgan YOLOv5. IEEE Access, 9: 141861-141875. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3120870
16. Hashmi, TSS, Haq, NU, Fraz, MM, Shahzad, M. (2021). Kuzatuv videolarida qurollarni aniqlash uchun chuqur o‘rganishni qo‘llash. ICoDT2, Islomobod, Pokiston, 1-6-betlar. https://doi.org/10.1109/ICoDT252288.2021.9441523
17. Wang, Y., Zhang, H., Liu, J., Chen, Z. (2023). YOLOv8 asosida videokuzatuv tizimlarida shubhali xatti-harakatlarni aniqlash usuli. Sensors, 23(13): 5811. https://doi.org/10.3390/s23135811
18. CCTV (Closed-Circuit Television) – kuzatuv kameralaridan foydalanib hududni video orqali nazorat qilish tizimi.
19. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – tasvir va video ma’lumotlarini qayta ishlash hamda kompyuter ko‘rish algoritmlarini ishlab chiqish uchun mo‘ljallangan ochiq kodli kutubxona.
This work is licensed under a 