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%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/9244 |
| Date | 04 December 2015 |
| Creators | Reis, Clovis Ferreira dos |
| Contributors | Altafim, Ruy Alberto Pisani |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFPB, Brasil, Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 4679641312648529202, 600, 600, 600, 7879657947546587587, 3671711205811204509 |
Page generated in 0.0017 seconds