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, 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 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, 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:
  • Каждый человек держит пистолет по-своему. Кто-то держит оружие одной рукой, кто-то двумя;
  • Процесс создания выборки изображений для обучения требует много времени;
  • Система автоматического определения пистолета на изображении должна срабатывать только тогда, когда нейросеть «уверена», что оружие действительно есть;
  • Внедрение такой системы требует разработки геолокационного модуля, чтобы, например, полиция получала информацию о «засвете» оружия с привязкой к месту.


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:
  • Разработка новой базы данных для обучения систем раннего обнаружения оружия. Опыт и данные, полученные в ходе такой работы, могут пригодиться и в других сферах;
  • Обнаружение наиболее универсального индикатора обнаружения пистолетов на видео в режиме реального времени;
  • Введение нового критерия, AATpI, который позволяет оценивать надежность различных индикаторов обнаружения оружия.


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.
Поделиться с друзьями
-->

Комментарии (11)


  1. lockeandlocke
    26.03.2017 13:51
    +2

    Интересно, а как дело обстоит с игрушечными пистолетами, водяными, painball-овскими, ну или даже скажем с электрической дрелью, пистолетами для забивки гвоздей и еще кучей других подобных и вполне легальных «видов оружия»?


    1. DrZlodberg
      26.03.2017 17:10
      +3

      А ещё есть и нарисованные на майках, пакетах и пр.


  1. Barafu
    26.03.2017 15:20
    +3

    Когда уже изобретут систему обнаружения распила?


    1. Kenya-West
      26.03.2017 20:18
      -7

      Ну, сегодня, 26 марта, её протестировали. В итоге распилили и эту систему.


  1. DrZlodberg
    26.03.2017 17:09
    +2

    Ещё в очень старых фильмах проблему заметности оружия решили бумажным пакетом, полотенцем или курткой на руке. Так что поможет разве что против гопоты, которая оружием бездумно машет.


  1. Kulich
    26.03.2017 18:34

    я конечно не специалист, но мне кажется что это должно быть относительно просто. Ну а иллюстрация вообще аховая, с такого ракурса оно будет разве что если преступник решит расстрелять камеру. Непонятно почему они пишут про необходимость 100% уверенности, будто после нарушителя расстреляет автоматическая турель, а не картинка передаётся оператору =)


    1. Pakos
      27.03.2017 14:01

      если преступник решит расстрелять камеру
      Это заготовка для персонального ассистента, смотрящего на мир через камеру на человеке.
      — Мне кажется нас сейчас застрелят.


  1. roboter
    27.03.2017 11:33

    вспоминается сцена из терминатора :)


  1. Stirliz85
    27.03.2017 12:31

    Налепить на ствол иммитацию водяного пистолета из старых игрушек и разноцветного пластилина. Делов-то. Будет детектиться как игрушечный пистолет. Держать игрушку я его могу точно так же, как и настоящий исключительно в целях «поиграть».


  1. zerg59
    27.03.2017 16:10
    -1

    Вспомнилось:
    «Чтобы обезопасить дрон от перехвата и исключить личную ответственность операторов, решено было доверить принятие всех боевых решений бортовому вычислительному комплексу. В этом и заключалась главная отличительная черта системы «Free D.O.M.».
    Было доказано, что при ее боевом применении вероятность появления случайных жертв примерно вдвое ниже, чем при живом операторе, поэтому ее использование было безусловно оправданным с гуманитарной точки зрения. А если гражданские лица все же попадали в число пострадавших, ответственность оказывалась настолько размытой, что ткнуть пальцем в кого-то одного становилось невозможно.»
    «Специалист по нейронным сетям сказал бы, что «Free D.O.M.» обрабатывала информацию на основе анализа «иерархических инвариантных репрезентаций». На практике это означало, что система различала фигурку человека с АК-47 там, где обычный компьютер увидел бы просто бессмысленный белый шум.
    Кроме того, система была автоассоциативной — она могла воспроизводить информационные последовательности на основе неполных данных. Другими словами, чтобы опознать тот же самый АК-47, ей достаточно было увидеть торчащую над плечом повстанца мушку. Она умела узнавать даже целые последовательности действий и строила прогнозы — например, увидев, как повстанец снимает АК-47 с плеча, она делала вывод, что тот собирается стрелять.
    Такая система, конечно, не могла работать без какого-то аналога человеческого опыта. И этот опыт у нее был, причем весьма обширный. Распределенная память системы хранила информационные слепки всех правильных решений, принятых множеством живых операторов за все время боевого использования управляемых дронов. Поэтому по сути «F.D.O.M.» воспроизводила наиболее вероятное в каждом случае действие высокообученных военных профессионалов.
    «Матрицей» систему назвали вовсе не в память о знаменитом фильме. «F.D.O.M.» состояла из нескольких параллельных нейронных сетей, каждая из которых как бы дублировала отдельного человека. Решение принималось только в случае консенсуса между независимыми сетями.
    Это был, если так можно выразиться, аналог целого зала с живыми, невероятно зоркими и опытными операторами, каждый из которых независимо оценивал имеющуюся информацию и принимал свое решение, и большинство операторов должно было согласиться друг с другом, что беднягу с АК-47 надо отправить на тот свет. Только потом «Freedom Liberator» открывал огонь на поражение.»


  1. Tachyon
    31.03.2017 11:19

    ''Разработчики этой системы считают, что если бы огнестрельное оружие можно было обнаружить еще до того, как раздался выстрел, то… '' то преступники бы просто носили оружие в пакетах.

    Хотя какие пакеты? Двадцать первый век всё таки — разнообразные чехлы, держатели магазинов, прицелы отпечатанные индивидуально и не дающие распознать оружие. Вот думаете это какой то фрик вышел на улицу с резиновым утёнком? Ничего подобного это самый разыскиваемый террорист с автоматической винтовкой.