Reconhecimento automático de armas de fogo no interior de veículos.

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Hermida, Paulo Cezar de Queiroz
• Outros Autores: lattes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Faculdade de Tecnologia; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Palavras-chave em Português: Descritores Locais; Identificação de assalto a veículos; Reconhecimento de armas de fogo; Segurança em veículos; ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5853

O aumento da violência urbana no Brasil tem destacado o crescente número de assaltos a mão armada no interior de veículos. Os dados registrados impressionam, somando o alarmante número de 57 veículos assaltados por hora no país. Manaus apresenta-se como uma das cidades brasileiras com maior número de assaltos a veículos. O Sindicato das Empresas de Transporte de Passageiros do Estado do Amazonas (Sinetram) já registra, apenas nos primeiros quatro meses de 2017 o alarmante número de 1.120 assaltos a ônibus em Manaus. Por outro lado, o Sindicato dos Taxistas do Amazonas (Sintax-AM) aponta que, pelo menos dez taxistas são assaltados por dia na cidade. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um método que faça o reconhecimento automático de assaltos a mão armada no interior de veículos automotivos. Contribuindo dessa forma para o combate a violência urbana e viabilizando a atuação mais rápida e efetiva dos agentes de segurança pública. A abordagem que será adotada consiste na criação de um conjunto de descritores locais, gerados a partir de uma sequência de imagens de armas de fogo (revólveres e pistolas). Esses descritores fornecem uma base de informações capaz de identificar a presença de armas de fogo, nas imagens capturadas do interior de veículos de passeio. Essa abordagem dispensa a localização da arma no espaço da imagem e a reconhece a partir de um conjunto de características otimizadas. Os resultados obtidos mostram que o método desenvolvido reconhece a arma de fogo em diferentes situações de movimento, com índices de acerto acima de 80% em todas as métricas utilizadas. O método é integrável aos sistemas de segurança veicular modernos e suficientemente robusto para o monitoramento contínuo do interior de carros de passeio.