- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Пистолеты — излюбленное огнестрельное оружие многих людей. Они невелики, пистолет можно спрятать под пиджаком или в сумке, точность стрельбы многих моделей очень высока (конечно, при условии наличия соответствующих навыков у владельца). К сожалению, все сказанное относится не только к добропорядочным гражданам, военным, сотрудникам правоохранительных органов, но и к преступникам. Небольшие пистолеты часто используются для грабежей, похищений и убийств.
Обнаружить пистолет далеко не так просто как кажется, внешних признаков их ношения может и не быть. Правда, некоторые преступники с огнестрельным оружием ведут себя не слишком предусмотрительно. Иногда они показывают оружие (случайно или специально) где-то на людях, сидя в автомобиле или же просто на улице. Если бы системы видеонаблюдения были оснащены специальным программным обеспечением, позволяющим выявлять такие случаи, то полицейские получали бы больше информации о потенциальных злоумышленниках. Возможно, такая система помогла бы сделать улицы городов разных стран более безопасными. Подобная программная платформа — вовсе не фантастика, над ее созданием сейчас работают ученые из Гранадского университета (Гранада, Испания).
Разработчики этой системы считают [1], что если бы огнестрельное оружие можно было обнаружить еще до того, как раздался выстрел, то преступность бы контролировалась полицией более эффективно. Платформа представляет собой сервис машинного обучения, нейросеть, которая с высокой точностью определяет наличие пистолетов на изображениях, в том числе, на видео в режиме реального времени. Сервис может «увидеть» пистолет на некачественных видео из YouTube даже в том качестве, если оружие «засветилось» на четверть секунды.
«Уровень преступлений, совершаемых с использованием пистолетов в разных регионах мира постоянно растет», — говорит [2] Сихам Табик, глава команды исследователей. — «Один из возможных способов снизить количество таких случаев — внедрение системы раннего обнаружения оружия, которая предупредит сотрудников правоохранительных органов об опасности. В частности, это можно сделать, оснастив такой системой системы видеонаблюдения в населенных пунктах».
Испанские специалисты создали свою программную платформу на основе классификационной модели VGG-16 [3], обучив систему по базе изображений ImageNet, в которой содержится около 1,28 млн фотографий. Кроме того, тонкая настройка сервиса была осуществлена при помощи базы фотографий самих исследователей с 3000 изображений в ней.
Создание нейросети, способной определять наличие пистолетов на изображениях различного типа сопряжено с такими проблемами [2]:
Плюсом новой системы можно назвать то, что для ее финального обучения и совершенствования возможностей требуется небольшое количество фотографий с оружием. В случае с разработкой систем обнаружения лиц все гораздо сложнее — требуются миллионы и миллионы фотографий для обучения, специальные сложные алгоритмы, которые оценивают лица людей при поиске возможных совпадений. Здесь же нужно лишь оценить ряд визуальных параметров, позволяющих определить наличие оружия на фотографии.
В числе главных моментов своей работы исследователи выделяют такие:
Платформа, разработанная испанцами, может быть обучена поиску и других типов оружия. Сейчас у нее есть все основные признаки, характерные для пистолетов. Это большая база данных. Для «тонкой настройки», позволяющей, выделять другие типы оружия, уже не требуются миллионы изображений с новыми объектами, достаточно всего нескольких тысяч. Такой подход экономит время. Основные принципы работы такой системы можно использовать и для разработки иных платформ, например, системы обнаружения автомобилей определенного типа. Входящее изображение оценивается программной платформой по более, чем 1000 различных критериев.
«Нейросеть показала отличные результаты даже при работе с низкокачественными видео с YouTube. Обработав 30 разных сцен, она успешно обнаружила оружие практически на всех сценах, где оно было», — заявляют исследователи. В будущем исследователи планируют снизить количество ложных срабатываний платформы путем введения в работу новых классификаторов объектов и доработке тех, что уже используются.
Автор: marks
Источник [4]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/budushhee-zdes/250927
Ссылки в тексте:
[1] считают: https://motherboard.vice.com/en_us/article/new-machine-learning-program-recognizes-handguns-in-even-low-quality-video
[2] говорит: https://arxiv.org/pdf/1702.05147.pdf
[3] VGG-16: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/
[4] Источник: https://geektimes.ru/post/287324/
Нажмите здесь для печати.