Diseñan un sistema basado en Inteligencia Artificial que avisa cuando en un video aparece una pistola

09-07-17. (www.neomundo.com.ar / Fuente: Universidad de Granada) Científicos de la Universidad de Granada (UGR) han diseñado un sistema informático, basado en novedosas técnicas de inteligencia artificial, que detecta automáticamente y en tiempo real cuándo un sujeto que aparece en un vídeo saca una pistola.

Diseñan un sistema basado en Inteligencia Artificial que avisa cuando en un video aparece una pistola
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Su trabajo, pionero a nivel mundial, tiene numerosas aplicaciones prácticas, que van desde mejorar la seguridad en aeropuertos o centros comerciales, por ejemplo, hasta controlar de forma automática los contenidos violentos en los que aparecen armas en vídeos subidos a redes sociales como Facebook, Youtube o Twitter, o clasificar los videos públicos en la red que tienen contenidos con armas.

Este trabajo ha sido desarrollado por Francisco Herrera Triguero, Roberto Olmos y Siham Tabik, investigadores del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR. La relevancia de este trabajo es tal que la revista electrónica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) especializada en tecnología, MIT Technology Review, lo ha seleccionado como uno de los 5 artículos más estimulantes de la semana a nivel mundial (https://www.technologyreview.com/s/603786/the-best-of-the-physics-arxiv-week-ending-march-4-2017/).

Para comprobar el buen funcionamiento del modelo, sus autores analizaron vídeos de baja calidadobtenidos de Youtube, lo que demuestra su eficacia, y de películas de la década de los 90 como ‘Pulp Fiction’, ‘Misión Imposible’ o ‘James Bond’. El algoritmo diseñado en la UGR demostró una efectividad de más del 96,5 % , y es capaz de detectar pistolas con una muy buena precisión, analizando 5 framespor segundo, o lo que es lo mismo, en tiempo real. Cuando en la imagen aparece el arma, el sistema avisa y establece una alerta (recuadro de color rojo en la imagen) en el lugar exacto donde se encuentra.

Como explica el catedrático de la UGR Francisco Herrera, "nuestro modelo se puede combinar de forma muy sencilla con una alarma directa, y puede ser implementado de forma poco costosa utilizando cámaras de vídeo y un ordenador con capacidades medianamente altas".

Además, el sistema se puede implementar en cualquier área donde sea posible colocar cámaras de vídeo, tanto en ambientes exteriores como en interiores, y no requiere supervisión humana directa.

Los modelos de deep learning aprenden a partir de su entrenamiento en una colección amplia de ejemplos, emulan el sistema nervioso en la conexión de neuronas y utilizan algoritmos sofisticados de optimización para aprender las conexiones entre neuronas artificiales

UN SISTEMA PIONERO. Hasta ahora, los principales sistemas de detección de armas están basados en detectar metales, y se encuentran en aeropuertos y en eventos públicos en lugares cerrados. Aunque presentan la ventaja de que son capaces de detectar un arma de fuego incluso si esta se encuentra oculta a la vista (por lo que, en principio, pueden detectar un arma mucho antes de que sea usada), lamentablemente tienen muchos inconvenientes.

Entre ellos, destacan que solo controlan el paso por un punto concreto (si quien lleva el arma no pasa por él, el sistema resulta inútil); requieren la presencia constante de un operador humano y generan cuellos de botella cuando hay mucho flujo de personas, detectando igualmente objetos metálicos de uso cotidiano (como monedas, las hebillas del cinturón o teléfonos móviles), lo que hace necesario el uso combinado de estos sistemas con bandas transportadoras con escáneres de rayos x, lo cual además de ser lento resulta muy costoso. Además, estos sistemas fallan en el caso de tratarse de armas no metálicas, que ya son una realidad gracias al desarrollo de las técnicas de impresión 3D.

Por ello, la detección de armas mediante cámaras de vídeo es un nuevo sistema de seguridad complementario y de utilidad para zonas de videovigilancia.

 

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