स्पेनिश वैज्ञानिकों ने छवियों में पिस्तौल का पता लगाने के लिए एक प्रणाली विकसित की है

पिस्तौल कई लोगों की पसंदीदा आग्नेयास्त्र हैं। वे छोटे हैं, बंदूक को जैकेट या बैग में छिपाया जा सकता है, कई मॉडलों की फायरिंग सटीकता बहुत अधिक है (ज़ाहिर है, बशर्ते कि स्वामी के पास उपयुक्त कौशल हो)। दुर्भाग्य से, उपरोक्त सभी न केवल सम्मानित नागरिकों, सैन्य, कानून प्रवर्तन अधिकारियों, बल्कि अपराधियों पर भी लागू होता है। छोटे पिस्तौल अक्सर डकैती, अपहरण और हत्याओं के लिए उपयोग किए जाते हैं।

बंदूक ढूंढना जितना आसान लगता है उससे कहीं दूर है, इसे पहनने का कोई बाहरी संकेत नहीं हो सकता है। सच है, आग्नेयास्त्रों के साथ कुछ अपराधी बहुत विवेकपूर्ण व्यवहार नहीं करते हैं। कभी-कभी वे हथियार दिखाते हैं (दुर्घटना या उद्देश्य से) कहीं सार्वजनिक रूप से, किसी कार में या बाहर बैठे। यदि सीसीटीवी सिस्टम विशेष सॉफ्टवेयर से लैस होते हैं जो ऐसे मामलों का पता लगा सकते हैं, तो पुलिस को संभावित हमलावरों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त होगी। शायद इस तरह की व्यवस्था विभिन्न देशों के शहरों की सड़कों को सुरक्षित बनाने में मदद करेगी। इस तरह का एक सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म बिल्कुल भी काल्पनिक नहीं है, ग्रेनेडा विश्वविद्यालय (ग्रेनेडा, स्पेन) के वैज्ञानिक अब इसके निर्माण पर काम कर रहे हैं।

इस प्रणाली के डेवलपर्स का मानना ​​है कि अगर गोली चलाने से पहले भी आग्नेयास्त्रों का पता लगाया जा सकता है, तो पुलिस द्वारा अपराध को अधिक प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जाएगा। मंच एक मशीन लर्निंग सेवा है, एक तंत्रिका नेटवर्क है, जो उच्च सटीकता के साथ छवियों में पिस्तौल की उपस्थिति को निर्धारित करता है, जिसमें वास्तविक समय वीडियो भी शामिल है। यह सेवा कम-गुणवत्ता वाले YouTube वीडियो पर बंदूक को "देख" सकती है, भले ही हथियार सेकंड के एक चौथाई के लिए "जलाया" गया हो।

रिसर्च टीम के प्रमुख सिहम ताबिक कहते हैं , "दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों में पिस्तौल का उपयोग करने की अपराध दर लगातार बढ़ रही है।" - "ऐसे मामलों की संख्या को कम करने के संभावित तरीकों में से एक है हथियारों की जल्द पहचान के लिए एक प्रणाली की शुरुआत, जो कानून प्रवर्तन अधिकारियों को खतरे के बारे में चेतावनी देगा। विशेष रूप से, यह बस्तियों में वीडियो निगरानी प्रणाली की ऐसी प्रणाली को लैस करके किया जा सकता है। "

स्पैनिश विशेषज्ञों ने वर्गीकरण मॉडल वीजीजी -16 के आधार पर अपना सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म बनाया है, जिसमें इमेजनेट इमेज डेटाबेस सिस्टम का प्रशिक्षण दिया गया है, जिसमें लगभग 1.28 मिलियन तस्वीरें हैं। इसके अलावा, शोधकर्ताओं की तस्वीरों के डेटाबेस का उपयोग करके सेवा की ठीक-ठीक ट्यूनिंग की गई थी, जिसमें 3000 चित्र थे।

एक तंत्रिका नेटवर्क बनाना जो विभिन्न प्रकार की छवियों में पिस्तौल की उपस्थिति का पता लगा सकता है, निम्न समस्याओं से भरा है :

• प्रत्येक व्यक्ति अपने तरीके से बंदूक रखता है। कोई एक हाथ से हथियार रखता है, कोई दो के साथ;
• प्रशिक्षण के लिए छवियों का एक नमूना बनाने की प्रक्रिया में समय लगता है;
• एक छवि में एक पिस्तौल का स्वत: पता लगाने की प्रणाली को केवल तभी काम करना चाहिए जब तंत्रिका नेटवर्क "सुनिश्चित" हो कि वास्तव में हथियार हैं;
• इस तरह की प्रणाली की शुरूआत के लिए जियोलोकेशन मॉड्यूल के विकास की आवश्यकता होती है, ताकि, उदाहरण के लिए, पुलिस को जगह के संदर्भ में हथियार के "प्रकाश" के बारे में जानकारी प्राप्त हो।

नई प्रणाली के एक प्लस को इस तथ्य को कहा जा सकता है कि इसकी अंतिम प्रशिक्षण और क्षमताओं के सुधार के लिए हथियारों के साथ कम संख्या में फोटो की आवश्यकता होती है। फेस डिटेक्शन सिस्टम के विकास के मामले में, सब कुछ बहुत अधिक जटिल है - यह प्रशिक्षण के लिए लाखों और लाखों तस्वीरें लेता है, विशेष जटिल एल्गोरिदम जो संभावित मैचों की तलाश में लोगों के चेहरे का मूल्यांकन करते हैं। यहां आपको केवल कई दृश्य मापदंडों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है जो आपको फोटो में हथियारों की उपस्थिति निर्धारित करने की अनुमति देते हैं।



अपने काम के मुख्य बिंदुओं में, शोधकर्ता निम्नलिखित भेद करते हैं:

• हथियारों की जल्द पहचान के लिए प्रशिक्षण प्रणालियों के लिए एक नए डेटाबेस का विकास। इस तरह के काम के दौरान प्राप्त अनुभव और डेटा अन्य क्षेत्रों में उपयोगी हो सकते हैं;
• वास्तविक समय के वीडियो में बंदूकों का पता लगाने के लिए सबसे सार्वभौमिक संकेतक का पता लगाना;
• एक नए मानदंड, एएटीपीआई की शुरूआत, जो आपको हथियारों का पता लगाने के लिए विभिन्न संकेतकों की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।

स्पैनियार्ड्स द्वारा विकसित मंच को अन्य प्रकार के हथियारों की खोज में प्रशिक्षित किया जा सकता है। अब उसके पास पिस्तौल के सभी मूल लक्षण हैं। यह एक बड़ा डेटाबेस है। "ठीक ट्यूनिंग" के लिए, अन्य प्रकार के हथियारों को उजागर करने की अनुमति देने के लिए, नई वस्तुओं के साथ लाखों छवियों की आवश्यकता नहीं है, बस कुछ हजार पर्याप्त हैं। यह दृष्टिकोण समय बचाता है। ऐसी प्रणाली के मूल सिद्धांतों का उपयोग अन्य प्लेटफार्मों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, एक निश्चित प्रकार की कारों के लिए एक पहचान प्रणाली। आने वाली छवि का मूल्यांकन सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म द्वारा 1000 से अधिक विभिन्न मानदंडों का उपयोग करके किया जाता है।

“कम गुणवत्ता वाले YouTube वीडियो के साथ काम करने पर भी तंत्रिका नेटवर्क ने उत्कृष्ट परिणाम दिखाए। 30 अलग-अलग दृश्यों को संसाधित करने के बाद, उसने सफलतापूर्वक लगभग सभी दृश्यों पर हथियार की खोज की, “शोधकर्ताओं का कहना है। भविष्य में, शोधकर्ताओं ने प्लेटफॉर्म की नई सकारात्मक वस्तुओं की संख्या को कम करने की योजना बनाई है ताकि वस्तुओं के नए क्लासिफायर को शुरू किया जा सके और उन लोगों को अंतिम रूप दिया जा सके जो पहले से उपयोग में हैं।