Sistema inteligente para el reconocimiento y detección de impactos de bala en un polígono de tiro de la institución gubernamental usando deep learning
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Fecha
2021Autor(es)
Fernández Vilchez, Richar Marvin
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La institución gubernamental de control de armas de fuego de Perú, con base
en sus directivas vigentes, permite a los ciudadanos obtener una licencia para
portar armas de fuego mediante evaluaciones, siendo una de ellas el examen
de tiro, donde la persona evaluada debe acertar dentro del objetivo que se
encuentra en la silueta de tiro como mínimo tres (03) impactos, de 05 (cinco)
municiones disponibles. El supervisor de polígono de tiro es el encargado de
identificar y contar manualmente los impactos realizados para determinar la
aprobación o desaprobación de este examen, en un proceso que puede
conllevar a errores, tareas repetitivas, hasta incluso volver al evaluador en un
ser vulnerable a los actos de corrupción y, de esta manera, se generaría
distorsión en la destreza del evaluador y, en consecuencia, en la entrega de
la licencia.
Este trabajo de investigación propone el desarrollo de un Sistema Inteligente
para el reconocimiento y detección de los impactos de bala usando técnicas
de deep learning y un método de 4 pasos: Preprocesamiento, Detección de
impactos de bala, Detección de bordes y Evaluación de resultados, como
alternativa para mitigar los errores y automatizar el proceso de evaluación del
examen de tiro. Los resultados experimentales sobre 600 siluetas de tiro con
2401 impactos de bala muestran que la propuesta alcanza resultados de 97.6
%, 99.5 % y 97.9 % en métricas accuracy, precisión y recall, respectivamente.
Además, se alcanza el 100 % de efectividad en la detección de los bordes y
conteo de los impactos de bala.
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