المسدسات هي الأسلحة النارية المفضلة لكثير من الناس. إنها صغيرة ، يمكن إخفاء البندقية تحت سترة أو في حقيبة ، دقة إطلاق العديد من النماذج عالية جدًا (بالطبع ، بشرط أن يكون لدى المالك المهارات المناسبة). لسوء الحظ ، فإن كل ما سبق ينطبق ليس فقط على المواطنين المحترمين والعسكريين وضباط إنفاذ القانون ، ولكن أيضًا على المجرمين. وغالبا ما تستخدم المسدسات الصغيرة لعمليات السطو والاختطاف والقتل.
العثور على مسدس بعيد عن البساطة التي قد يبدو عليها ، قد لا يكون هناك أي علامات خارجية لارتدائه. صحيح أن بعض المجرمين بالأسلحة النارية لا يتصرفون بحكمة. في بعض الأحيان يظهرون الأسلحة (عن طريق الصدفة أو عن قصد) في مكان ما في الأماكن العامة ، أو يجلسون في سيارة أو في الخارج. إذا كانت أنظمة CCTV مجهزة ببرنامج خاص يمكنه اكتشاف مثل هذه الحالات ، فستتلقى الشرطة مزيدًا من المعلومات حول المهاجمين المحتملين. ربما يساعد مثل هذا النظام في جعل شوارع المدن في بلدان مختلفة أكثر أمانًا. منصة البرمجيات هذه ليست خيالية على الإطلاق ؛ العلماء من جامعة غرناطة (غرناطة ، إسبانيا) يعملون الآن على إنشائها.
يعتقد مطورو هذا النظام أنه إذا كان من الممكن الكشف عن الأسلحة النارية حتى قبل إطلاق النار ، فإن الشرطة ستسيطر على الجريمة بشكل أكثر فعالية. المنصة عبارة عن خدمة للتعلم الآلي ، وهي شبكة عصبية ، تحدد بدقة عالية وجود المسدسات في الصور ، بما في ذلك الفيديو في الوقت الفعلي. يمكن للخدمة "رؤية" البندقية على مقاطع فيديو YouTube منخفضة الجودة ، حتى إذا كان "قد أضاء" السلاح لمدة ربع ثانية.
تقول سهام تبيك ، رئيسة فريق البحث: "إن معدل الجريمة باستخدام المسدسات في مناطق مختلفة من العالم في تزايد مستمر". - "إحدى الطرق الممكنة لتقليل عدد هذه الحالات هي إدخال نظام للكشف المبكر عن الأسلحة ، والذي سيحذر ضباط إنفاذ القانون من الخطر. على وجه الخصوص ، يمكن القيام بذلك عن طريق تجهيز مثل هذا النظام من أنظمة المراقبة بالفيديو في المستوطنات ".
أنشأ الخبراء الإسبان منصة برمجياتهم بناءً على نموذج التصنيف
VGG-16 ، بعد تدريبهم على نظام قاعدة بيانات ImageNet ، والذي يحتوي على حوالي 1.28 مليون صورة. بالإضافة إلى ذلك ، تم إجراء الضبط الدقيق للخدمة باستخدام قاعدة بيانات صور الباحثين أنفسهم التي تحتوي على 3000 صورة.
إن إنشاء شبكة عصبية يمكنها الكشف عن وجود مسدسات في صور مختلفة الأنواع محفوف
بالمشكلات التالية :
- كل شخص يحمل مسدسا بطريقته الخاصة. شخص ما يحمل سلاح بيد واحدة ، شخص بيدين ؛
- تستغرق عملية إنشاء عينة من الصور للتدريب وقتًا طويلاً ؛
- يجب أن يعمل نظام الكشف التلقائي عن مسدس في الصورة فقط عندما تكون الشبكة العصبية "متأكدة" من وجود أسلحة فعلاً ؛
- يتطلب إدخال مثل هذا النظام تطوير وحدة تحديد الموقع الجغرافي ، بحيث تتلقى الشرطة ، على سبيل المثال ، معلومات حول "ضوء" السلاح مع الإشارة إلى المكان.
يمكن تسمية جزء من النظام الجديد بحقيقة أنه من أجل تدريبه النهائي وتحسين قدراته ، يلزم عدد صغير من الصور بالأسلحة. في حالة تطوير أنظمة كشف الوجه ، كل شيء أكثر تعقيدًا - فهو يأخذ ملايين وملايين الصور للتدريب ، وخوارزميات معقدة خاصة تقيم وجوه الأشخاص عند البحث عن تطابقات محتملة. هنا تحتاج فقط إلى تقييم عدد من المعلمات المرئية التي تسمح لك بتحديد وجود الأسلحة في الصورة.
من بين النقاط الرئيسية لعملهم ، يميز الباحثون ما يلي:
- تطوير قاعدة بيانات جديدة لأنظمة التدريب للكشف المبكر عن الأسلحة. الخبرة والبيانات التي تم الحصول عليها في سياق هذا العمل قد تكون مفيدة في مجالات أخرى ؛
- الكشف عن المؤشر الأكثر شمولية للكشف عن البنادق في الفيديو في الوقت الحقيقي ؛
- إدخال معيار جديد ، AATpI ، والذي يسمح لك بتقييم موثوقية المؤشرات المختلفة للكشف عن الأسلحة.
يمكن تدريب المنصة ، التي طورها الإسبان ، على البحث عن أنواع أخرى من الأسلحة. الآن لديها كل العلامات الأساسية المميزة للمسدسات. هذه قاعدة بيانات كبيرة. من أجل "الضبط الدقيق" ، والسماح بإبراز أنواع أخرى من الأسلحة ، لم تعد هناك حاجة لملايين الصور ذات الأشياء الجديدة ، فقط بضعة آلاف كافية. هذا النهج يوفر الوقت. يمكن استخدام المبادئ الأساسية لهذا النظام لتطوير منصات أخرى ، على سبيل المثال ، نظام الكشف للسيارات من نوع معين. يتم تقييم الصورة الواردة بواسطة النظام الأساسي للبرنامج باستخدام أكثر من 1000 معيار مختلف.
"أظهرت الشبكة العصبية نتائج ممتازة حتى عند العمل مع مقاطع فيديو YouTube منخفضة الجودة. بعد معالجة 30 مشهدًا مختلفًا ، اكتشفت بنجاح السلاح في جميع المشاهد تقريبًا. في المستقبل ، يخطط الباحثون لتقليل عدد الإيجابيات الخاطئة للمنصة من خلال إدخال مصنفات جديدة للأشياء ووضع اللمسات الأخيرة على تلك المستخدمة بالفعل.