Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-11T14:47:59Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3075980 bytes, checksum: 34017b499d4b0a096285315cb614b985 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-11T14:47:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3075980 bytes, checksum: 34017b499d4b0a096285315cb614b985 (MD5) Previous issue date: 2015-12-04 / The urban violence has been increasing in almost Brazilian state and in order to face this threat, new technological tools are required by the police authorities in order to support their decisions on how and when the few available resources should be employed to combat criminality. In this context, this work presents an embedded computational tool that is suitable for detecting gun-shots automatically. To provide the necessary knowledge to understand the work, a brief description about impulsive sounds, re guns and the gun-shot characteristics are initially presented. Latter, a system based on modules is proposed to detect and recognize impulsive sound, which are characteristics of gun-shots. However, since the system contain several modules in this work we have focus only on two of them: the module for detecting impulsive sounds and the module for distinguish a gun-shot from any other impulsive sound. For the impulsive detection module, three well-known algorithms were analyzed on the same condition: the fourth derivative of the Root Median Square (RMS), the Conditional Median Filter (CMF) and the Variance Method (VM). The algorithms were tested based on four measured performance parameters: accuracy, precision, sensibility and speci city. And in order to determine the most e cient algorithm for detecting impulsive sounds, a cadence test with impulsive sounds, without or with additional noise (constant or increasing) was performed. After this analysis, the parameters employed on the CMF and VM method were tested in a wide range of con gurations to verify any possibility of optimization. Once this optimal method was determined, the classi cation module to recognize gun-shots started to be implemented. For this, two distinguish methods were compared, one based on the signal wrapped over the time and the other based on most relevant frequencies obtained from the Fourier transform. From the comparison between the two methods it was observed that the wrapped method provided 54% of accuracy in the classi cation of impulsive sounds, while with the frequency analysis this value was 72%. / A violência urbana vem crescendo anualmente em praticamente todos os estados brasileiros e para fazer face a essa amea ca, as autoridades policiais necessitam cada vez mais de ferramentas tecnológicas que os auxiliem na tomada de decisões sobre quando e como empregar os parcos recursos disponíveis a repressão do crime. Neste contexto, e apresentado nesse trabalho uma ferramenta computacional, passível de ser embarcada em dispositivos m oveis, que possibilita realizar a detecção e reconhecimento automático de disparos de armas de fogo. Para tanto, são descritos inicialmente os fundamentos básicos sobre sons impulsivos, armas de fogo e caracter sticas de disparos. Posteriormente, descreve-se uma proposta de um sistema modular de detecção e reconhecimento de disparos. No entanto, devido ao sistema conter diversos m odulos complexos, este trabalho teve foco em dois deles: o modulo de detecção de sons impulsivos e o modulo de classificação, que permite distinguir disparos de armas de fogo de outros sons impulsivos. Para o módulo de detecção de sons impulsivos foram analisados três algoritmos amplamente descritos na literatura: o algoritmo da quarta derivada da RMS, o da Conditional Median Filter (CMF) e o Método da Variância (VM). Os algoritmos foram testados com base nas medidas de desempenho da acurácia, precisão, sensibilidade e especificidade. E a para determinar o método mais e ciente, foram realizados testes de cadências, com sons impulsivos sem adição de ru do sonoro, com adição de ruído constante e com ruído variável. Ao final dessa anáise, os par^ametros preconizados na literatura para os m etodos CMF e VM foram alterados para uma verificação de possibilidade de otimização. De nido o algoritmo de detecção de impulso mais e ciente, iniciou-se o desenvolvimento do módulo de classificação. Para isso, foram propostas duas t ecnicas para o reconhecimento de disparos de armas de fogo, uma utilizando uma compara c~ao da envolt oria do som no dom nio do tempo e outra baseada na comparação de frequências dominantes obtidas por meio da transformada de Fourier. Numa comparação entre as duas técnicas observou-se que com a técnica da envoltória e poss vel identi car 54% dos sons impulsivos, enquanto que com a t ecnica baseada no dom nio da frequ^encia, este percentual foi de 72%.