Detecção de armas de fogo em vídeo através de redes neurais

Abstract

O número de furtos e roubos vem crescendo nos últimos anos. Nas situações maisgraves, o uso de armas de fogo pode agravar a situação. Para reduzir esse problema,diversos espaços como lojas, depósitos, aeroportos e outros mais contratam diversos servi-ços de segurança. Entre eles o de vigilância remota. Visando apoiar a vigilância remota,este trabalho trata do desenvolvimento de uma rede neural artificial com o objetivo deauxiliar operadores humanos de sistemas de vigilância em circuitos internos. Mais especi-ficamente, a rede neural deve reconhecer armas de fogo em video sem que seja necessário oenvolvimento de um operador humano. Para endereçar esse objetivo, fora realizada umapesquisa bibliográfica em literatura sobre redes neurais e reconhecimento de imagens,incluindo uma busca por trabalhos similares na literatura científica, bem como uma espe-cificação preliminar da arquitetura da rede neural. Para atingir o objetivo, foi realizadoo levantamento da literatura relacionada, redes que efetuam a classificação foram encon-tradas, um modelo de rede neural foi obtido e experimentações foram realizadas variandoconfigurações de entrada no treinamento. Diversos experimentos foram realizados sobre arede YOLOv3. Os melhores resultados foram obtidos obtiveram acurácia de 82,3%, umaprecisão de 96,5% e uma taxa de recall de 84,4%.