Herramienta de software para la detección automática de armas mediante técnicas basadas en aprendizaje profundo

Abstract

El crimen y la inseguridad son temáticas prevalentes en las sociedades modernas, particularmente en nuestro país, y más específicamente en la Provincia de Santa Fe, en donde la tasa de homicidios dolosos cada 100.000 habitantes es la más alta del país, y excede ampliamente tanto a las tasas de otras provincias más densamente pobladas como Córdoba, Buenos Aires y CABA, así como a la media nacional. Todos hemos sido afectados, o conocemos a alguien que ha sido afectado por un hecho violento de inseguridad. El conjunto de daños que genera un crimen es sumamente amplio, desde la pérdida de bienes materiales hasta la pérdida de vida. La criminalidad representa, además, un enorme gasto económico para el Estado y, consecuentemente, para cada miembro de la sociedad. El mismo debe utilizar los fondos públicos para sostener actividades policiales, el sistema judicial y penitenciario, programas de reinserción, incluyendo los salarios de todo el personal propio de estas tareas. Resulta fundamental buscar formas de optimizar los mecanismos disponibles para la detección y prevención de hechos de inseguridad. Una de las opciones modernas más elegidas, tanto por ciudadanos particulares, para salvaguardar sus intereses, como el Estado, como política de seguridad, es la instalación de cámaras de monitoreo y seguridad. Es en este contexto en el cual presentamos nuestro proyecto final de carrera, que busca aportar un avance inicial para la integración de una de las tecnologías más avanzadas de procesamiento de imágenes a la vida cotidiana, ayudando a facilitar la identificación y prevención de posibles hechos de inseguridad. La intención es proveer un acercamiento al proceso de desarrollo de herramientas automáticas de detección de imágenes, así como ofrecer a su audiencia un sistema que permita detectar con la mayor precisión y en el menor tiempo posible la presencia de un arma de fuego.