論文の概要: Deciphering GunType Hierarchy through Acoustic Analysis of Gunshot Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20609v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 17:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.865473
• Title: Deciphering GunType Hierarchy through Acoustic Analysis of Gunshot Recordings
• Title（参考訳）: ショット記録の音響解析による銃型階層の解読
• Authors: Ankit Shah, Rita Singh, Bhiksha Raj, Alexander Hauptmann,
• Abstract要約: 銃乱射事件や銃乱射事件は公共の安全にとって重大な脅威である。 現在の商用の銃弾検出システムは有効だが、しばしば禁止費用がかかる。 本研究は, ショット記録の音響解析を活用することで, 費用対効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.55205022155394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The escalating rates of gun-related violence and mass shootings represent a significant threat to public safety. Timely and accurate information for law enforcement agencies is crucial in mitigating these incidents. Current commercial gunshot detection systems, while effective, often come with prohibitive costs. This research explores a cost-effective alternative by leveraging acoustic analysis of gunshot recordings, potentially obtainable from ubiquitous devices like cell phones, to not only detect gunshots but also classify the type of firearm used. This paper details a study on deciphering gun type hierarchies using a curated dataset of 3459 recordings. We investigate the fundamental acoustic characteristics of gunshots, including muzzle blasts and shockwaves, which vary based on firearm type, ammunition, and shooting direction. We propose and evaluate machine learning frameworks, including Support Vector Machines (SVMs) as a baseline and a more advanced Convolutional Neural Network (CNN) architecture for joint gunshot detection and gun type classification. Results indicate that our deep learning approach achieves a mean average precision (mAP) of 0.58 on clean labeled data, outperforming the SVM baseline (mAP 0.39). Challenges related to data quality, environmental noise, and the generalization capabilities when using noisy web-sourced data (mAP 0.35) are also discussed. The long-term vision is to develop a highly accurate, real-time system deployable on common recording devices, significantly reducing detection costs and providing critical intelligence to first responders.
• Abstract（参考訳）: 銃に関する暴力や銃乱射のエスカレート率は、公共の安全にとって重大な脅威である。 法執行機関のタイムリーかつ正確な情報は、これらの事件の軽減に不可欠である。 現在の商用の銃弾検出システムは有効だが、しばしば禁止費用がかかる。 本研究は、携帯電話などのユビキタスデバイスから入手可能な銃弾記録の音響解析を利用して、銃弾を検出するだけでなく、使用する銃器の種類を分類することで、費用対効果を追求する。 本稿では,3459枚の記録データを用いた銃型階層の解読に関する研究を詳述する。 銃器の種類, 弾薬, 射撃方向によって異なる銃口爆発, 衝撃波など, 銃弾の基本音響特性について検討した。 本稿では,SVM(Support Vector Machines)をベースラインとして,さらに高度なCNN(Convolutional Neural Network)アーキテクチャを用いて,連射検出と銃型分類を行う機械学習フレームワークの提案と評価を行う。 その結果,SVMベースライン(mAP 0.39)を上回り,クリーンラベル付きデータの平均平均精度(mAP)が0.58であることが示唆された。 ノイズの多いWebソースデータ(mAP 0.35)を使用する際のデータ品質、環境騒音、一般化能力に関する課題についても論じる。 長期的なビジョンは、一般的な記録装置に展開可能な高精度でリアルタイムなシステムを開発し、検出コストを大幅に削減し、最初の応答者に重要な情報を提供することである。

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