La UCLM diseña un sistema para evitar tiroteos basado en la IA

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El proyecto DISARM, desarrollado por un equipo coordinado desde las Universidades de Castilla-La Mancha y de Sevilla, será capaz de evitar tiroteos y amenazas en lugares públicos y privados incorporando el 'deep learning' a cámaras de videovigilancia

Imagen de una cámara de videovigilancia detectando la presencia de una persona armada mediante el sistema DISARM. - Foto: LT

Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y de la Universidad de Sevilla ha 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 Detección Automática de Individuos Armados (DISARM) ha sido desarrollado por el equipo 'Visilab" de la UCLM y por el grupo 'DeepKnowledge' de la Universidad de Sevilla ha permitido diseñar un sistema capaz de evitar tiroteos y amenazas en lugares públicos y privados incorporando el aprendizaje profundo ('deep learning') a cámaras de videovigilancia, ha informado este miércoles en una nota de prensa el Ministerio de Ciencia e Innovación.

El sistema utiliza imágenes y vídeos de circuitos cerrados de televisión para detectar la presencia de personas armadas y comportamientos agresivos analizando sus poses, según han explicado el responsable del equipo 'Visilab' y el director del grupo 'DeepKnowledge', Óscar Déniz y Juan Antonio Álvarez, respectivamente.

Grupo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha.Grupo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha. - Foto: LT

Asimismo, Déniz y Álvarez han señalado que la tecnología que han usado para diseñar el sistema 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, porque estén armados o presenten comportamientos agresivos

Empresas de seguridad interesadas en adquirir el sistema. El Ministerio ha destacado que la principal innovación del proyecto DISARM radica en su capacidad para mejorar significativamente la detección de personas armadas en circuitos cerrados de televisión mediante videovigilancia.

 Al respecto, sus creadores han aclarado que diferencia de otros sistemas existentes esta 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, han subrayado Déniz y Álvarez.

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.

Además, el equipo investigador también dispone ya de 'datasets' (base compleja de datos) que permiten entrenar los modelos de una manera fiable y precisa.

El proyecto ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación dentro de la convocatoria Pruebas de Concepto 2021 con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea, ha apuntado el Ministerio de Ciencia e Innovación, que ha explicado que una prueba de concepto es un estado de maduración de una tecnología o conocimiento de la que 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, ha agregado el departamento ministerial.