Centrogeo desarrolla prototipo de videovigilancia inteligente

Daniela Moctezuma Ochoa, profesora investigadora de Cátedras Conacyt adscrita al Centro de Investigación en Geografía y Geomática (Centrogeo), trabaja en el desarrollo de un prototipo de sistema inteligente de videovigilancia, para asistir a los operadores de este tipo de equipos que cuentan con cámaras colocadas en la vía pública.

“A partir de las imágenes de las cámaras de seguridad, poder determinar conductas: si hay mucha gente corriendo, si podemos caracterizar un robo. La idea es dar una ayuda para que la gente que está viéndolas no se aburra, porque son muchas cámaras, es un sistema inteligente que puede decirte ‘mejor ve estas’, ‘aquí yo detecto que está pasando algo extraño’, en vez de que veas las cámaras en las que no está pasando nada, y así aumentas la eficiencia de los operadores”, explicó Moctezuma Ochoa  en entrevista para la Agencia Informativa Conacyt.

Comentó que en México ya se han realizado algunos estudios al respecto, uno de ellos por parte del Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (Cidesi), sede Querétaro. Este proyecto, sin embargo, tiene sus particularidades, se trata de definir situaciones anómalas, para ello se analizan uno o varios videos donde ocurren aglomeraciones extrañas, existe alguna persona tendida en el suelo o se efectúa un robo, esto, para extraer las características de la imagen y definir patrones individuales que, en su conjunto, pueden determinar estos tres tipos de situaciones trazadas como meta para el prototipo.

“La idea es poder proporcionar algoritmos inteligentes, porque esto es parte de la inteligencia artificial, que asista a la toma de decisiones para los operadores. Esta primera etapa es un prototipo donde se van a detectar ciertos patrones de las imágenes para alertar, pero la idea es que a partir de lo que se pueda caracterizar poder lanzar una acción, sin la necesidad de que intervenga una persona. Por ejemplo: si detecta un incendio, para qué esperas que alguien lo vea, sino que ya puedas llamar a los bomberos”, destacó Daniela Moctezuma.

Sistema inteligente y fiable

Precisó que al tratarse de un prototipo, su capacidad se restringirá a un número limitado de cámaras. En este sentido, añadió que a pesar de ello este proceso es ambicioso, pues se espera desarrollar el mismo en tan solo un año, periodo de tiempo en el cual se deberán recopilar datos e imágenes para su análisis, así como el desarrollo de la parte matemática, labor para la que se contará con la colaboración del doctor Mariano Rivera Meraz, profesor investigador del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), sede Guanajuato.

“La idea es que este proyecto se extienda y poder probar con cientos de cámaras, es muy difícil, pero se puede hacer algo, aunque sea ayudar en algo al operador, no suplirlo, pero sí hacer más eficiente su trabajo. Por ejemplo: si normalmente ve las cámaras 5, 7 y 9, hay muchas veces que en las cámaras no está pasando nada, entonces la idea es que si el algoritmo detecta que en determinada cámara está pasando algo raro, emitir una alerta para que el operador la vea (…) Otra idea consiste en poder tomar decisiones básicas de forma automática, sin la necesidad de que intervenga una persona, como un incendio”, puntualizó.

Aseguró que la fiabilidad no depende en exclusiva del algoritmo sino también de factores como la calidad de la imagen, el ángulo de la cámara y otras cuestiones técnicas, así como la capacidad del sistema para adaptarse al entorno, pues las condiciones pueden variar, dependiendo de la hora o la ubicación geográfica. Considerando estas condiciones, se espera lograr un nivel de fiabilidad de 85 o 90 por ciento, para las tres situaciones anómalas que se buscan definir.

Por último, la profesora investigadora de Cátedras Conacyt señaló que se cuenta con algoritmos y técnicas que han sido desarrollados con propósitos similares, los cuales se irán adaptando a las cámaras que servirán como piloto para, con base en sus resultados, realizar modificaciones o buscar otras soluciones completamente nuevas, y así conseguir que los equipos de videovigilancia emitan una señal, la cual pudiera ser un aviso en pantalla o foco rojo para pasar a observar determinada cámara.

Fuente: CONACYT.