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Captado por la cámara: uso de la inteligencia artificial para combatir el crimen callejero

cámara de calle

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Crédito: Pixabay / CC0 Public Domain

Según el Consejo Asesor de Seguridad en el Extranjero (OSAC) Informe sobre la delincuencia y la seguridad de Malasia 2020, Los delitos comunes en Malasia incluyen robos a mano armada y robos residenciales o comerciales.

En 2019 se reportaron más de 2000 robos o robos en Malasia.La pandemia global y las órdenes de control de movimiento posteriores en todo el país pueden haber reducido los delitos callejeros, pero se prevé que aumenten nuevamente a medida que la nación avanza hacia una era pospandémica.

En un intento por frenar estos delitos, los concejales, los minoristas y la administración comercial y residencial han intensificado el despliegue de cámaras de circuito cerrado de televisión (CCTV) en las áreas urbanas. Kuala Lumpur tiene alrededor de 1900 CCTV para la gestión del tráfico, 100 en puntos críticos de inundaciones repentinas, 270 en parques públicos, 130 en ríos y 309 para vigilancia de seguridad.

Los internautas han presenciado regularmente los horrores de los robos o robos capturados por los CCTV, que con frecuencia se vuelven virales en las redes sociales. Los perpetradores a menudo pueden evadir la aprehensión debido a la demora en la respuesta para alertar a las autoridades.

Investigadores de la Escuela de Tecnología de la Información de la Universidad Monash de Malasia se embarcaron en una iniciativa de investigación y desarrollo para transformar los CCTV convencionales en un sistema inteligente autónomo para detectar delitos callejeros en tiempo real. El proyecto está dirigido por el Dr. Vishnu Monn Baskaran y Ph.D. estudiante Marcus Lim Jun Yi, y financiado por el Programa de Subvenciones de Investigación Fundamental del Ministerio de Educación Superior.

La investigación está motivada por la rápida evolución de la inteligencia artificial y, en particular, los algoritmos de redes neuronales profundas.

“Existe una nueva oportunidad para realizar un marco de videovigilancia inteligente confiable, junto con avances significativos en la tecnología informática de alto rendimiento”, dice el Dr. Baskaran.

Un proceso de tres etapas

Normalmente, hay tres etapas en una plataforma de videovigilancia inteligente.

La primera etapa implica tener un software basado en inteligencia artificial para procesar imágenes de videovigilancia en vivo para detectar armas. En la mayoría de los casos, los robos urbanos involucrarían armas como pistolas. La identificación automática de la presencia de un arma desde una cámara de vigilancia en tiempo real aumentaría la confiabilidad del software para evaluar una amenaza dentro de un área vigilada.

La etapa dos implica formular una relación entre la persona que empuña el arma y el arma en sí para el reconocimiento de acciones agresivas. Lo más importante es que la primera y la segunda etapa se ejecutan de forma autónoma utilizando software desarrollado por IA con una mínima intervención manual.

La tercera etapa genera una alerta que se transmite a los equipos médicos y a los agentes del orden para enviarlos rápidamente a brindar ayuda a la víctima y detener al perpetrador.






Crédito: Universidad de Monash

La importancia de un mecanismo de alerta y respuesta en tiempo real podría reconsiderar cómo se utiliza la inteligencia artificial para fortalecer la aplicación de la ley y disuadir aún más las actividades delictivas.

El equipo de la Universidad Monash de Malasia ha completado la etapa uno en el desarrollo de un sistema de vigilancia inteligente que puede detectar con precisión las pistolas de las cámaras de vigilancia en tiempo real.

El equipo se centró inicialmente en la detección automática de armas de fuego, dado que los delitos con armas de fuego son más frecuentes a nivel mundial, especialmente en las Américas y en partes del sudeste asiático.

los resultados de la investigación fueron publicados en el Aplicaciones de ingeniería de la inteligencia artificial diario. El equipo también ganó una medalla de oro por el proyecto, denominado Sistema automático de detección de armas Monash (MAGTS), en la 31a Exposición Internacional de Invención, Innovación y Tecnología 2020 (ITEX 2020).

Los investigadores ahora están formulando un modelo preciso de humano a arma para clasificar las acciones humanas agresivas, que representa la segunda etapa en la realización de una plataforma de videovigilancia inteligente. También están afinando los resultados de la etapa uno de la investigación para detectar cuchillos y machetes, que son más frecuentes en los robos llevados a cabo en Malasia.

Esta investigación también podría ampliarse para incluir la reidentificación de personas (es decir, detectar o rastrear a una persona de una cámara a otra). Mediante la reidentificación de la persona, la ubicación o el movimiento de un perpetrador puede traducirse en coordenadas geográficas. Luego, estos se transmiten a varios módulos de notificación y se trazan en un mapa, que representa un sistema unificado de notificación de alarma urbana / de la ciudad. Esto, a su vez, podría complementar aún más los esfuerzos para detener al delincuente.

La investigación está impulsada por el informe del Programa de Transformación del Gobierno (GTP) 1.0, que establece: “A pesar de las mejoras en la tasa de delincuencia del país y su continua trayectoria descendente, la percepción pública de la seguridad sigue siendo un desafío, ya que el 52,8% del rakyat [citizens] dicen que todavía no se sienten seguros “.

El gobierno reconoce que la seguridad es primordial para mantener un crecimiento económico sólido. Como tal, los resultados propuestos de esta investigación establecen los componentes fundamentales de una plataforma de vigilancia autónoma.

La plataforma expande potencialmente el programa de omnipresencia de las fuerzas del orden al reducir sustancialmente el tiempo de respuesta en el punto de identificación del robo. Estas mejoras se alinean con la versión 2.0 del GTP para reducir el índice de criminalidad, que se espera que mejore la percepción pública de la seguridad urbana.

Además, se prevé que el análisis asistido por máquinas de las acciones humanas en tiempo real proporcionará apoyo adicional para dominios sociales y científicos como la ciencia forense, la disuasión criminal, la investigación criminal, la asistencia médica y la psicoterapia.

Estas soluciones pueden transformar la capital de la nación en una ciudad inteligente y segura en línea con Transformasi Nasional (TN50), allanando así el camino para un desarrollo económico y social vibrante.


Un estudio estima la prevalencia de las cámaras de circuito cerrado de televisión en las grandes ciudades del mundo.


Proporcionado por la Universidad de Monash


Citación: Captado por la cámara: Uso de IA para combatir el crimen callejero (2021, 17 de noviembre) recuperado el 17 de noviembre de 2021 de https://techxplore.com/news/2021-11-caught-camera-ai-combat-street.html

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Fuente

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