El proyecto de Detección Automática de Individuos Armados (DISARM) incorpora esta tecnología a cámaras de videovigilancia
En muchas ocasiones, al sintonizar las noticias, observamos que en diferentes partes del mundo ocurren tiroteos o se alerta sobre individuos armados con comportamientos agresivos que, lamentablemente, desembocan en tragedias en muchas ocasiones.
Para evitar o reducir estas situaciones, investigadores de las universidades de Castilla la Mancha y Sevilla han desarrollado un avanzado sistema de seguridad basado en inteligencia artificial capaz de identificar la presencia de personas armadas en entornos públicos y privados.
La detección de individuos armados o violentos
Según Óscar Deniz, líder del equipo Visilab, y Juan Antonio Álvarez, director del grupo Deep knowledge, el sistema analiza imágenes y vídeos de circuitos cerrados de televisión mediante la inteligencia artificial para evaluar las posturas de las personas y determinar si están armadas o muestran conductas agresivas.
Para llevar a cabo esta detección, destacan que la tecnología empleada se basa en los últimos modelos de deep learning, una técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal, con métodos de entrenamiento específicos para identificar con máxima precisión a personas que puedan representar una amenaza en distintos lugares.
Al utilizar estos algoritmos y con un entrenamiento más extenso, el sistema adquiere la capacidad de detectar potenciales amenazas y prevenir tragedias mayores simplemente al analizar las posturas de los individuos, y contribuye así a la seguridad de la sociedad.
Las empresas de seguridad han mostrado interés en este proyecto de inteligencia artificial denominado DISARM, que significa Detección Automática de Individuos Armados. Este proyecto fue financiado por la agencia estatal de investigación en la convocatoria de pruebas de concepto 2021, con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea.
El producto ya está en el mercado, y diversas empresas de seguridad lo han adquirido o han manifestado un gran interés en hacerlo para integrarlo en sus sistemas de vigilancia. Además, el equipo de investigación cuenta con bases de datos complejas que permiten entrenar los modelos de manera precisa y confiable, lo que garantiza la eficacia y fiabilidad del sistema.