Identificação de armas de fogo em tempo real utilizando um drone autônomo

Rafael Rangel Szillat¹; Eduardo T. F. Santos¹

¹ Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0056

Resumo

A violência é um problema mundial que afeta milhares de cidadãos. A tecnologia pode vir como uma forma de au-mentar o nível de segurança da população. O presente artigo propõe o desenvolvimento de um drone autônomo que identifique pessoas armadas, em tempo real, realçando, por meio de caixas de seleção (retângulos gráficos), o local em que a arma está loca-lizada. Para identificação de armas com imagens aéreas em movimento, foi usado o método de Kanade-Lucas-Tomasi. Este algorítimo foi atrelado à utilização de uma rede pré-treinada do Matlab® para identificação de pessoas, reduzindo o tamanho do frame do vídeo a ser analisado e, por consequência, do tempo de processamento. Por fim, para identificação da arma foi utiliza-do um dataset de 8.300 imagens com armas e 12.617 sem armas. Foram utilizados 3 diferentes métodos de treinamento para re-conhecimento de objetos. Os métodos escolhidos utilizam do Convolutional Neural Network e são: AlexNet, VGG-16 (ambos com transferência de aprendizado) e classificação por palavras virtuais. O melhor resultado obtido foi o uso da rede AlexNet, com 87% de acerto nas filmagens feitas pelo drone construído.

Palavras-chave: Violência; Drone; Arma; Convolutional Neural Network; Kanade-Lucas-Tomasi