Red neuronal para detección de armas de fuego y armas blanca en video vigilancia (Universidad Tecnológica de Panamá, 2019)
Los cambios en la población fuerzan a sus líderes a buscar nuevas alternativas para garantizar el orden y la justicia. Latinoamérica ha destacado por un aumento de casos de crínenes a mano armada, y Panamá no escapa a esa realidad, el empleo de conocimientos para resolver problemas concretos se le conoce como tecnología y utilizar tecnología ampliamente en una ciudad para mejorar la calidad de vida de sus habitantes, se le conoce como ciudad inteligente. en este trabajo de graduación se propone un método para detectar armas de fuego y armas blancas en señales de video, previamente se han hecho investigaciones para dar solución a interrogantes muy similares, se destacan dos investigaciones, ambas con enfoques complketamente diferentes entre sí, usadas para la detección dfe un tipo de armas (blancas o de fuego, pero no ambas), y basadas en métodos que han arrojado resultados poco favorables. En esta investigación se ha analizado el uso de una neuronal convolucional (CNN), con una arquitectura específica con el objetivo de detectar armas de fuego y armas blancas; las detecciones se realizan sobre imágenes dentro de una señal de video procedente de un sistema de videovigilancia CCTV. Para poder realizar las detecciones se ha escogido la arquitectura SSD con red base (extractor de características), la arquitectura de redneuronal convolucional "Inception v3" (arquitectura famosa por estar fundamentada en módulos "inception"), con una función de costo y un optimizador matemático se ha realizado el entranamiento de la red neuronal usando los datos dentro del conjunto (construido a medida para los objetivos planteados). Luego de finalizado el proceso de entrenamiento se ha llegado a la conclusión de que sí es posible la detección de las categorías propuestas bajo ciertas limitaciones