As pistolas são as armas de fogo favoritas de muitas pessoas. Eles são pequenos, a arma pode ser escondida sob uma jaqueta ou em uma bolsa, a precisão de tiro de muitos modelos é muito alta (é claro, desde que o proprietário possua as habilidades apropriadas). Infelizmente, tudo isso se aplica não apenas a cidadãos respeitáveis, militares, agentes da lei, mas também a criminosos. Pequenas pistolas são frequentemente usadas para assaltos, seqüestros e assassinatos.
Encontrar uma arma está longe de ser tão simples quanto parece, pode não haver sinais externos de uso. É verdade que alguns criminosos com armas de fogo não se comportam com muita prudência. Às vezes, mostram armas (por acidente ou de propósito) em algum lugar público, sentadas em um carro ou do lado de fora. Se os sistemas de CFTV fossem equipados com software especial que pudesse detectar esses casos, a polícia receberia mais informações sobre possíveis agressores. Talvez esse sistema ajude a tornar as ruas das cidades de diferentes países mais seguras. Essa plataforma de software não é ficção: cientistas da Universidade de Granada (Granada, Espanha) agora estão trabalhando em sua criação.
Os desenvolvedores deste sistema
acreditam que, se as armas de fogo pudessem ser detectadas mesmo antes do disparo, o crime seria controlado com mais eficácia pela polícia. A plataforma é um serviço de aprendizado de máquina, uma rede neural que, com alta precisão, determina a presença de pistolas nas imagens, inclusive em vídeo em tempo real. O serviço pode "ver" a arma em vídeos do YouTube de baixa qualidade, mesmo se a arma "acender" por um quarto de segundo.
"A taxa de criminalidade usando pistolas em diferentes regiões do mundo está em constante crescimento",
diz Siham Tabik, chefe da equipe de pesquisa. - “Uma das maneiras possíveis de reduzir o número de casos é a introdução de um sistema de detecção precoce de armas, que alertará os policiais sobre o perigo. Em particular, isso pode ser feito equipando esse sistema de sistemas de vigilância por vídeo em assentamentos. ”
Especialistas espanhóis criaram sua plataforma de software com base no modelo de classificação
VGG-16 , tendo treinado o sistema de banco de dados de imagens ImageNet, que contém cerca de 1,28 milhão de fotos. Além disso, o ajuste fino do serviço foi realizado com o banco de dados de fotografias dos próprios pesquisadores, com 3000 imagens.
A criação de uma rede neural capaz de detectar a presença de pistolas em imagens de vários tipos está repleta dos
seguintes problemas :
- Cada pessoa segura uma arma à sua maneira. Alguém segura uma arma com uma mão, alguém com duas;
- O processo de criação de uma amostra de imagens para treinamento é demorado;
- O sistema para detecção automática de uma pistola em uma imagem deve funcionar apenas quando a rede neural tiver "certeza" de que realmente existem armas;
- A introdução de tal sistema requer o desenvolvimento de um módulo de geolocalização, para que, por exemplo, a polícia receba informações sobre a "luz" da arma com referência ao local.
Uma vantagem do novo sistema pode ser chamada de fato: para seu treinamento final e aprimoramento de capacidades, é necessário um pequeno número de fotos com armas. No caso do desenvolvimento de sistemas de detecção de rosto, tudo é muito mais complicado - são necessárias milhões e milhões de fotos para treinamento, algoritmos complexos especiais que avaliam o rosto das pessoas ao procurar possíveis correspondências. Aqui você só precisa avaliar vários parâmetros visuais que permitem determinar a presença de armas na foto.
Entre os principais pontos de seu trabalho, os pesquisadores distinguem o seguinte:
- Desenvolvimento de um novo banco de dados para sistemas de treinamento para detecção precoce de armas. A experiência e os dados obtidos no decorrer desse trabalho podem ser úteis em outras áreas;
- Detecção do indicador mais universal para detecção de armas em vídeo em tempo real;
- A introdução de um novo critério, o AATpI, que permite avaliar a confiabilidade de vários indicadores para a detecção de armas.
A plataforma, desenvolvida pelos espanhóis, pode ser treinada na busca de outros tipos de armas. Agora ela tem todos os sinais básicos característicos das pistolas. Este é um banco de dados grande. Para o "ajuste fino", que permite destacar outros tipos de armas, milhões de imagens com novos objetos não são mais necessários, apenas alguns milhares são suficientes. Essa abordagem economiza tempo. Os princípios básicos desse sistema podem ser usados para desenvolver outras plataformas, por exemplo, um sistema de detecção de carros de um determinado tipo. A imagem recebida é avaliada pela plataforma de software usando mais de 1000 critérios diferentes.
“A rede neural mostrou excelentes resultados, mesmo ao trabalhar com vídeos do YouTube de baixa qualidade. Tendo processado 30 cenas diferentes, ela descobriu com sucesso a arma em quase todas as cenas em que estava ”, afirmam os pesquisadores. No futuro, os pesquisadores planejam reduzir o número de falsos positivos da plataforma, introduzindo novos classificadores de objetos e finalizando aqueles que já estão em uso.