Video Seguridad: Detección de armas

Detección de armas en video vigilancia utilizando Deep Learning

Varias estadísticas recientes demuestran que la tasa de criminalidad causada por armas de fuego es muy preocupante en muchos sitios del mundo, especialmente en los países en los que se permite legalmente su posesión. Una de las formas de reducir la amenaza de violencia que generan las armas de fuego es la detección temprana de su presencia con margen de tiempo suficiente para que los agentes o vigilantes puedan actuar. Una solución innovadora y efectiva en este contexto sería dotar a las cámaras de vigilancia de inteligencia.

Los principales sistemas de detección de armas están basados en detectores de metales que se encuentran en aeropuertos y en eventos públicos en lugares cerrados. Estos sistemas son muy caros y resultan poco efectivos para las particularidades del mundo actual, a pesar de esto su robustez los hace necesarios en determinados lugares (aeropuertos, edificios públicos, …). Actualmente se genera la necesidad de un sistema que pueda reforzar y mejorar los sistemas actuales y utilizar en una mayor cantidad de ambientes.

El objetivo final de este proyecto es desarrollar un sistema inteligente preciso y robusto para la detección de armas en videos especialmente apropiado para el ámbito de la seguridad.

Los resultados sobresalientes son:

  • Un modelo de detección de armas de fuego en videos usando Deep Learning (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217308196).
  • Un modelo de detección de armas blancas en videos de vigilancia usando técnicas de pre-procesamiento y Deep Learning (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231218313365)
  • Una técnica de fusión de imágenes que minimiza el número de falsos positivos en la detección de armas en escenarios reales de video vigilancia (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253518300393).

Periodo

 Enero 2017- presente  

Investigadores

Francisco Herrera, Siham Tabik, Roberto Olmos, Alberto Castillo, y Francisco Pérez del Instituto Interuniversitario de Investigación en Data Science and Computational Intelligence, Granada, España.

Premios

  • Premio Security Forum I+D+i en el 2017 al proyecto de innovación UGR: “Sistema de detección de armas de fuego en vídeo en tiempo real”( https://www.securityforum.es/premios/).
  • Reconocimiento del MIT Technology Review a la versión arxiv del artículo “Automatic Handgun Detection Alarm in Videos Using Deep Learning” como uno de los cinco artículos más estimulantes de la primera semana de marzo de 2017 a nivel mundial (https://www.technologyreview.com/s/603786/the-best-of-the-physics-arxiv-week-ending-march-4-2017/).
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