Investigadores de la US crean un sistema de detección inmediata de personas armadas gracias a la Inteligencia Artificial
El proyecto DISARM, desarrollado por un equipo coordinado desde las universidades de Sevilla y la de Castilla-La Mancha, será capaz de evitar tiroteos y amenazas en lugares públicos y privados incorporando el deep learning a cámaras de videovigilancia. Los productos ya están disponibles en el mercado y diversas empresas de sectores de seguridad, visión por computador y robótica han mostrado interés con el fin de aplicarlos a sus sistemas.
Fuente: Universidad de Sevilla
Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha y de la Universidad de Sevilla han diseñado un sistema avanzado de seguridad basado en la Inteligencia Artificial (IA) capaz de detectar de inmediato la presencia de individuos armados y de comportamientos agresivos para evitar tiroteos en lugares públicos y privados.
El proyecto DISARM (Detección Automática de Individuos Armados) ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro de la convocatoria Pruebas de Concepto 2021 con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea. Una Prueba de Concepto es un estado de maduración de una tecnología o conocimiento donde, por primera vez, se estudia su viabilidad en el mercado, más allá de un resultado científico. Por tanto, su ejecución sirve para acelerar la transferencia de conocimiento y los resultados generados en proyectos de investigación a un nivel competitivo.
El proyecto DISARM (Detección Automática de Individuos Armados) ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI).
“Utilizamos imágenes y vídeos de circuitos cerrados de televisión para detectar la presencia de personas armadas y comportamientos agresivos analizando sus poses. Esta tecnología emplea técnicas de entrenamiento específicas y los últimos modelos de deep learning para identificar de manera precisa a individuos que puedan representar una amenaza en entornos públicos y privados”, explican los investigadores Óscar Déniz, responsable del equipo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha, y Juan Antonio Álvarez, director del grupo DeepKnowledge de la Universidad de Sevilla.
Dentro de las aplicaciones de la IA, deep learning es una técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal: se apilan decenas o incluso cientos de capas de neuronas para aportar mayor complejidad al establecimiento de reglas. Estas redes neuronales intentan emular el comportamiento del cerebro humano, lo que permite al sistema ‘aprender’ a partir de grandes cantidades de datos.
Empresas de seguridad interesadas en adquirir el sistema
La innovación principal del proyecto DISARM radica en su capacidad para mejorar significativamente la detección de personas armadas en circuitos cerrados de televisión mediante videovigilancia. “A diferencia de otros sistemas existentes -subrayan sus creadores-, nuestra tecnología utiliza algoritmos de deep learning para analizar tanto la presencia de armas como comportamientos agresivos mediante poses, lo que permite una detección más eficaz y precisa de amenazas potenciales. Esto proporciona una mayor seguridad en lugares públicos, empresas, escuelas y otros entornos donde se necesita un alto nivel de seguridad”.
Los productos generados en DISARM ya están disponibles en el mercado y diversas empresas de sectores de seguridad, visión por computador y robótica los han adquirido o han mostrado interés en comprarlos con el fin de aplicarlos a sus sistemas. El equipo investigador también dispone ya de datasets (base compleja de datos) que permiten entrenar los modelos de una manera fiable y precisa.
Últimas publicaciones
Bajo dunas de hasta cinco metros, junto al cabo de Trafalgar, en Barbate (Cádiz), dos tumbas megalíticas guardaban los restos de al menos 20 personas. Un estudio de la Universidad de Cádiz, publicado en PLOS One, sitúa su uso en plena Edad del Bronce, entre el 1875 y el 1625 a. C., cuando en buena parte del suroeste peninsular se imponían los enterramientos individuales.
Sigue leyendo
La menopausia sigue siendo una etapa de poca visibilidad para muchas mujeres, a pesar de que millones de ellas convivirán durante décadas con sus síntomas y consecuencias físicas y emocionales. Un estudio realizado por profesoras de la Universidad de Granada ha analizado cómo afecta dicha transición a la calidad de vida y a la percepción del envejecimiento.
Sigue leyendo
Un equipo científico liderado por investigadores del Departamento de Biología Molecular y Bioquímica de la Universidad de Málaga, que también forman parte del grupo de IBIMA ‘Bases Moleculares de los Sistemas Biológicos’ (SIBIUMA), ha desarrollado una nueva metodología computacional capaz de predecir y priorizar genes que podrían compensar la pérdida de función de otros genes implicados en enfermedad.
Sigue leyendo
