Através de um histórico de boletins de ocorrência, o sistema avisa se o crime com resultado morte se deu dentro de um contexto policial ou não.
Exemplo: Um casal dentro de um imóvel particular, após discussões, trocaram agressões, sendo que um deles veio a óbito.
Tal ocorrência acima é classificada como "contexto não-policial", pois não tinha o que ser feito pelas instituições de segurança pública para evitar o crime.
Por outro lado, um confronto envolvendo infratores contra agentes públicos com resultado morte, ou alguma ocorrência que poderia ser evitada por um patrulhamento preventivo efetivo, é marcado como "contexto policial"
Para rodar o sistema, é necessário possuir Python 3.6+ e instalar o FastAPI no seguinte comando:
pip install fastapi[all]
Após isso, basta se dirigir via console, no diretório raíz do projeto e digitar:
uvicorn main:app --reload
No navegador de internet, basta rodar via localhost, através do endereço:
localhost:8000
Observação:
- o Dataset não será disponibilizado por questões de privacidade e proteção de dados. O usuário que quiser usar a ferramenta, deve ter em mãos um arquivo contendo históricos de boletim de ocorrência;
- Os arquivos .pickle (vectorizer e trained_model) devem ser gerados através do script "train_models.py"
Há um modelo criado com boletins de ocorrência entre os anos de 2015 a 2020 utilizando o algoritmo de classificação Random Forest com vetorização TF-IDF e oversampling, onde identifica na leitura de um texto, se o crime de morte ocorreu dentro ou fora de um contexto policial, ou seja, se haveria condições de forças policiais evitarem que ele ocorresse.
O modelo se encontra disponível para download clicando aqui