La Universidad de Salamanca ha desarrollado un software capaz de reconocer vehículos en una calle o carretera y realizar el seguimiento de uno de ellos en particular a través de las imágenes obtenidas por un avión no tripulado. La principal aplicación de este sistema es el sector de la seguridad, dado que serviría para labores de vigilancia o persecución de delitos.
En la actualidad los aviones no tripulados o UAV (del inglés Unmaned Aerial Vehicle) viven un momento de gran desarrollo, ya que tienen múltiples utilidades. Estos pequeños aparatos de poco peso y cortas dimensiones pueden portar cámaras de vídeo y tomar imágenes de interés. Sin embargo, uno de los retos tecnológicos es procesar dichas imágenes para que sean de utilidad.
Con ese propósito se ha desarrollado el proyecto 'HAWK – Sistema de reconocimiento de estructuras y seguimiento en tiempo real'. La idea es que el software desarrollado reconozca las diferentes estructuras que pueden aparecer en las imágenes (edificios, vehículos, personas y otros elementos) y el UAV sea capaz de “seguir de manera autónoma” el objetivo deseado, que puede ser seleccionado a distancia por un operario, según ha explicado a DiCYT Víctor Parra Vidales, principal responsable de este desarrollo tecnológico.
El sistema puede ponerse al servicio de algún cuerpo de policía para perseguir un delito y evitar perderle la pista a un coche que huye o servir de escolta a un vehículo. De esta forma, “tendríamos un apoyo aéreo que de manera autónoma sería capaz de proporcionar la posición y la velocidad del vehículo en cuestión y con un rango de visión mucho más amplio que desde el suelo”, indica el autor.
Víctor Parra es un alumno de la Universidad de Salamanca que ha desarrollado esta iniciativa en el marco del Proyecto de Transferencia de Conocimiento Universidad-Empresa (T-CUE) y que ha contado con el apoyo de las profesoras de la Facultad de Ciencias Sara Rodríguez González y Belén Pérez Lancho. Para sacar adelante la idea, el equipo ha tenido que superar diversos retos técnicos relacionados con el análisis y el tratamiento de imágenes.
“La cámara móvil no proporciona información constante y no tenemos un fondo fijo sobre el que trabajar”, apunta, así que el sistema funciona realizando “un filtrado de imágenes que pueda eliminar todo lo que sobra basándonos en una red neuronal”, una forma de aprendizaje y procesamiento automático artificial que imita el sistema nervioso animal. De esta manera, el software es capaz de aprender cuáles son los objetos de interés que debe perseguir y para ello emplea algoritmos de seguimiento y optimización de la comunicación.
Vigilancia y seguridad
Aparte de identificar y seguir un vehículo en el campo de la seguridad ciudadana, la incorporación de este software a los UAV tiene en teoría diversas posibilidades en otros campos, como el militar. El vehículo aéreo podría participar en misiones peligrosas sin que hubiera riesgo para las vidas humanas, como seguir un tanque enemigo.
Asimismo es posible que sea del interés de empresas encargadas, por ejemplo, de la seguridad de los puertos. “Un sistema de este tipo podría analizar las imágenes de un recinto y, si detecta un vehículo fuera de ruta o en un lugar no permitido, alertaría a las fuerzas de seguridad”, señala Víctor Parra.
Incluso este software podría ser utilizado también en otros contextos distintos a los UAV porque su esencia es la capacidad de reconocer objetos en movimiento. Implantarlo en un semáforo permitiría controlar de manera inteligente la señalización en función de la cantidad de coches que circulen en un determinado momento.