Algoritmo de detección off-line de disparos de arma de fuego en audio

Abstract

La caza furtiva es uno de los mayores problemas que enfrentan especies en riesgo de extinción en la provincia de Misiones, como el Yaguareté (Phantera onca), el Águila Harpía (Harpía harpyja), y el Tapir (Tapirus terrestris). En este trabajo se presenta un algoritmo capaz de identificar disparos provenientes de armas de fuego accionadas en ambientes selváticos inmersos en archivos de audios adquiridos con equipos profesionales de grabación SM4 de Wildlife Acoustic. En base al análisis frecuencial de la emisión sonora de disparos de distintos tipos de armas de fuego, el algoritmo propuesto realiza un filtrado de la señal, una amplificación de impulsos y, finalmente, mediante una etapa de umbralización adaptativa, se identifican segmentos de audios compatibles con disparos. Los resultados obtenidos en base a más de 10 horas de grabaciones reales muestran que el uso del algoritmo propuesto permite analizar gran cantidad de información de manera rápida y que es posible detectar eventos de caza furtiva a distancias próximas a un kilómetro para algunos calibres de arma.

Poaching is one of the biggest problems that fase up species in extinction risk in the Misiones province, such as the Jaguar (Phantera onca), Harpy Eagle (Harpía harpyja) and the Tapir (Tapirus terrestris). In this work, an algorithm for gunshot identification in forest audio acquired with Wildlife Acoustic SM4 professional recorders is presented. Based on the frequency analysis of acoustic emission of gunshots from different types of gun, the proposed algorithm filters the signal, amplifies impulses and, finally, through adaptive thresholding, signal segments compatible with gunshots are identified. Results obtained from more than ten hours of real signal recordings show that the proposed algorithm allows the analysis of a lot of information in a fast way and that it is possible to detect poaching events at distances up to one kilometer for some guns.