Las pistolas son las armas de fuego favoritas de muchas personas. Son pequeños, el arma puede ocultarse debajo de una chaqueta o en una bolsa, la precisión de disparo de muchos modelos es muy alta (por supuesto, siempre que el propietario tenga las habilidades adecuadas). Desafortunadamente, todo lo anterior se aplica no solo a ciudadanos respetables, militares, agentes de la ley, sino también a delincuentes. Las pistolas pequeñas a menudo se usan para robos, secuestros y asesinatos.
Encontrar un arma está lejos de ser tan simple como parece, puede que no haya signos externos de usarla. Es cierto que algunos delincuentes con armas de fuego no se comportan con demasiada prudencia. A veces muestran armas (por accidente o a propósito) en algún lugar público, sentadas en un automóvil o justo afuera. Si los sistemas de CCTV estuvieran equipados con un software especial que pudiera detectar tales casos, entonces la policía recibiría más información sobre posibles atacantes. Quizás tal sistema ayudaría a hacer más seguras las calles de las ciudades en diferentes países. Tal plataforma de software no es ficción en absoluto; los científicos de la Universidad de Granada (Granada, España) ahora están trabajando en su creación.
Los desarrolladores de este sistema
creen que si las armas de fuego pudieran detectarse incluso antes de que se disparara, la policía controlaría el crimen con mayor eficacia. La plataforma es un servicio de aprendizaje automático, una red neuronal, que con alta precisión determina la presencia de pistolas en las imágenes, incluido el video en tiempo real. El servicio puede "ver" el arma en videos de YouTube de baja calidad, incluso si el arma se ha "iluminado" durante un cuarto de segundo.
"La tasa de criminalidad con pistolas en diferentes regiones del mundo está en constante crecimiento",
dice Siham Tabik, jefe del equipo de investigación. - “Una de las formas posibles de reducir el número de tales casos es la introducción de un sistema para la detección temprana de armas, que advertirá a los agentes del orden sobre el peligro. En particular, esto se puede hacer equipando dicho sistema de sistemas de videovigilancia en los asentamientos ".
Los expertos españoles crearon su plataforma de software basada en el modelo de clasificación
VGG-16 , después de haber capacitado al sistema de base de datos de imágenes ImageNet, que contiene aproximadamente 1,28 millones de fotos. Además, el ajuste fino del servicio se realizó utilizando la base de datos de fotografías de los propios investigadores con 3000 imágenes.
Crear una red neuronal que pueda detectar la presencia de pistolas en imágenes de varios tipos está plagado de los
siguientes problemas :
- Cada persona tiene un arma a su manera. Alguien sostiene un arma con una mano, alguien con dos;
- El proceso de crear una muestra de imágenes para capacitación requiere mucho tiempo;
- El sistema para la detección automática de una pistola en una imagen debería funcionar solo cuando la red neuronal está "segura" de que realmente hay armas;
- La introducción de dicho sistema requiere el desarrollo de un módulo de geolocalización, de modo que, por ejemplo, la policía reciba información sobre la "luz" del arma con referencia al lugar.
Una ventaja del nuevo sistema se puede llamar el hecho de que para su entrenamiento final y la mejora de las capacidades se requiere una pequeña cantidad de fotos con armas. En el caso del desarrollo de sistemas de detección de rostros, todo es mucho más complicado: toma millones y millones de fotos para entrenar, algoritmos complejos especiales que evalúan los rostros de las personas cuando buscan posibles coincidencias. Aquí solo necesita evaluar una serie de parámetros visuales que le permiten determinar la presencia de armas en la foto.
Entre los puntos principales de su trabajo, los investigadores distinguen los siguientes:
- Desarrollo de una nueva base de datos para sistemas de entrenamiento para la detección temprana de armas. La experiencia y los datos obtenidos en el curso de dicho trabajo pueden ser útiles en otras áreas;
- Detección del indicador más universal para detectar armas en video en tiempo real;
- La introducción de un nuevo criterio, AATpI, que le permite evaluar la fiabilidad de varios indicadores para detectar armas.
La plataforma, desarrollada por los españoles, puede ser entrenada en la búsqueda de otros tipos de armas. Ahora tiene todos los signos básicos característicos de las pistolas. Esta es una gran base de datos. Para el "ajuste fino", que permite resaltar otros tipos de armas, ya no se requieren millones de imágenes con nuevos objetos, solo unos pocos miles son suficientes. Este enfoque ahorra tiempo. Los principios básicos de dicho sistema se pueden usar para desarrollar otras plataformas, por ejemplo, un sistema de detección para automóviles de cierto tipo. La plataforma de software evalúa la imagen entrante utilizando más de 1000 criterios diferentes.
“La red neuronal mostró excelentes resultados incluso cuando se trabajaba con videos de YouTube de baja calidad. Después de procesar 30 escenas diferentes, descubrió con éxito el arma en casi todas las escenas donde estaba ", dicen los investigadores. En el futuro, los investigadores planean reducir la cantidad de falsos positivos de la plataforma mediante la introducción de nuevos clasificadores de objetos y la finalización de los que ya están en uso.