Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia

Con el crecimiento de la población en América Latina, las ciudades incrementan el uso de video vigilancia para monitorear áreas con el objetivo de detectar incidentes de violencia y/o delictivos para tomar acción oportunamente. Actualmente el proceso de video vigilancia es desarrollado por personal...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Sánchez, Jacqueline, Campos, Miguel A.
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad Tecnológica de Panamá 2021
Acceso en línea:	https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3343

id	RIC3343
record_format	ojs
spelling	RIC33432021-12-15T16:13:10Z Artificial neural network for firearms and cutting weapons detection in video surveillance Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia Sánchez, Jacqueline Campos, Miguel A. With the growth of the population in Latin America, cities increase the use of video surveillance to monitor areas in order to detect incidents of violence and/or crime to take timely action. Currently the video surveillance process is developed by human personnel reviewing countless video signals at the same time, the current solution is error prone, not scalable and challenging. In this contribution, it is proposed to build a convolutional neural network CNN for the detection of firearms and cutting weapons in images for automating and optimizing the surveillance process. An artificial neural network architecture was specified and trained with a dataset (custom built) and tested to solve the problem. It was possible to build the dataset and the SSD architecture using Inception V3 as base network. The architecture achieved the satisfactory detection of the proposed characteristics after being trained with the dataset, and some elements that could be improved in future experiences are discussed.   Con el crecimiento de la población en América Latina, las ciudades incrementan el uso de video vigilancia para monitorear áreas con el objetivo de detectar incidentes de violencia y/o delictivos para tomar acción oportunamente. Actualmente el proceso de video vigilancia es desarrollado por personal humano revisando innumerables cantidades de señales de video al mismo tiempo, la actual solución es propensa a errores, no es escalable y plantea un desafío. En esta contribución se propone construir una red neuronal convolucional CNN para la detección de armas de fuego y armas blanca en imágenes con el objetivo de automatizar y optimizar el proceso de monitorización de señales de video. Se especificó una arquitectura de red neuronal artificial que fue entrenada con un conjunto de datos (construido a medida) y evaluada para dar solución a problemática. Se logra construir el conjunto de datos objetivo y la arquitectura SSD con red base Inception V3. La arquitectura logró la detección satisfactoria de las características propuestas luego de ser entrenada con el conjunto de datos, y se discuten ciertos elementos que podrían ser mejorados en futuras experiencias. Universidad Tecnológica de Panamá 2021-12-14 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3343 10.33412/rev-ric.v7.2.3343 Revista de Iniciación Científica; Vol. 7 Núm. 2 (2021): Revista de Iniciación Científica; 83-88 2413-6786 2412-0464 spa https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3343/4051 Derechos de autor 2021 Esta obra está bajo licencia internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
institution	Universidad Tecnológica de Panamá
collection	Revista de Iniciación Científica
language	spa
format	Online
author	Sánchez, Jacqueline Campos, Miguel A.
spellingShingle	Sánchez, Jacqueline Campos, Miguel A. Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
author_facet	Sánchez, Jacqueline Campos, Miguel A.
author_sort	Sánchez, Jacqueline
description	Con el crecimiento de la población en América Latina, las ciudades incrementan el uso de video vigilancia para monitorear áreas con el objetivo de detectar incidentes de violencia y/o delictivos para tomar acción oportunamente. Actualmente el proceso de video vigilancia es desarrollado por personal humano revisando innumerables cantidades de señales de video al mismo tiempo, la actual solución es propensa a errores, no es escalable y plantea un desafío. En esta contribución se propone construir una red neuronal convolucional CNN para la detección de armas de fuego y armas blanca en imágenes con el objetivo de automatizar y optimizar el proceso de monitorización de señales de video. Se especificó una arquitectura de red neuronal artificial que fue entrenada con un conjunto de datos (construido a medida) y evaluada para dar solución a problemática. Se logra construir el conjunto de datos objetivo y la arquitectura SSD con red base Inception V3. La arquitectura logró la detección satisfactoria de las características propuestas luego de ser entrenada con el conjunto de datos, y se discuten ciertos elementos que podrían ser mejorados en futuras experiencias.
title	Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
title_short	Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
title_full	Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
title_fullStr	Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
title_full_unstemmed	Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
title_sort	red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia
title_alt	Artificial neural network for firearms and cutting weapons detection in video surveillance
publisher	Universidad Tecnológica de Panamá
publishDate	2021
url	https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3343
work_keys_str_mv	AT sanchezjacqueline artificialneuralnetworkforfirearmsandcuttingweaponsdetectioninvideosurveillance AT camposmiguela artificialneuralnetworkforfirearmsandcuttingweaponsdetectioninvideosurveillance AT sanchezjacqueline redneuronalartificialparadetecciondearmasdefuegoyarmasblancasenvideovigilancia AT camposmiguela redneuronalartificialparadetecciondearmasdefuegoyarmasblancasenvideovigilancia
_version_	1781402550594961408

Red neuronal artificial para detección de armas de fuego y armas blancas en video vigilancia

Ejemplares similares