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

Resumen

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.