Científicos del grupo de investigación Video and Image Processing (VIP) de la Universidad de Málaga han desarrollado un innovador sistema inteligente de videovigilancia que permite detectar e identificar objetos y personas en tiempo real, especialmente en espacios amplios como los aeropuertos. Este avance tecnológico destaca por su capacidad para operar sin necesidad de supervisión constante del ojo humano, lo que optimiza las tareas de vigilancia y control.
El proyecto, respaldado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, así como por el Ministerio de Educación y Formación Profesional, se ha probado en un aeropuerto europeo, demostrando su eficacia en un entorno real. Un aspecto fundamental de este sistema es su adaptación a dispositivos informáticos de bajo consumo energético, utilizando procesadores más pequeños que requieren menos energía para funcionar.
Los sistemas automáticos actuales suelen depender de técnicas iniciales de detección que requieren supervisión humana para validar el etiquetado y la identificación. Según Paula Ruiz Barroso, investigadora principal del estudio, “estos modelos se construyen mediante un enfoque de aprendizaje supervisado”, lo que implica que deben estar disponibles imágenes etiquetadas antes del entrenamiento.
La necesidad de esta supervisión puede ser costosa en términos de tiempo y recursos. Sin embargo, el nuevo sistema permite identificar grandes objetos como aviones y camiones de bomberos, al mismo tiempo que detecta elementos más pequeños como trenes de equipaje o personal laboral con una mínima intervención humana.
El modelo fue alimentado con imágenes grabadas en una plataforma real donde los aviones estacionan para cargar pasajeros y equipaje. Gracias a una optimización significativa del proceso, el tiempo necesario para detectar objetos se ha reducido drásticamente: “Hemos pasado de 7,4 segundos por fotograma a solo 0,2 segundos”, señala Ruiz.
Durante las pruebas, se utilizaron modelos de referencia que fueron optimizados para evaluar tanto el consumo energético como el tiempo requerido para tomar decisiones tras haber aprendido nuevos datos. Los resultados fueron publicados en la revista Future Generation Computer Systems, evidenciando la precisión y eficiencia del sistema incluso con elementos pequeños en áreas extensas.
A diferencia de los modelos convencionales que requieren servidores potentes debido a su alta complejidad computacional, este nuevo dispositivo permite realizar tareas de identificación con menor consumo energético. “Hemos logrado reducir el gasto energético necesario para su funcionamiento a 0,4 julios, lo que equivale a un consumo 24 veces inferior al de una bombilla LED de 10 W”, explica Ruiz.
Además, este procesador garantiza la privacidad al no requerir el envío de datos a la nube, asegurando así una mayor protección durante el proceso. Con estos avances, los científicos andaluces no solo contribuyen al desarrollo tecnológico sino también a la mejora en la seguridad aeroportuaria.
| Cifra | Descripción |
|---|---|
| 7.4 segundos | Tiempo de procesamiento por fotograma antes de la optimización. |
| 0.2 segundos | Tiempo de procesamiento por fotograma después de la optimización. |
| 9.6 julios | Consumo energético del procesador convencional. |
| 0.4 julios | Consumo energético del nuevo procesador desarrollado. |