Los pasos de peatones podrían ser vigilados

Hemos desarrollado un software de vigilancia inteligente y su correspondiente modelo teórico para definir la 'normalidad' de un entorno que se quiera vigilar, como un escenario de tráfico", explica a SINC David Vallejo, del Grupo de Investigación ORETO de Sistemas Inteligentes Aplicados de la UCLM y coautor de un estudio que aparece en el último número de la revista Expert Systems with Applications.

El trabajo se ha centrado en un paso de peatones de una calle de doble sentido regulada por un semáforo. En este escenario los autores definen el comportamiento 'normal' de los coches y de los peatones, de tal forma que pueden circular cuando su luz está en verde, pero deben detenerse y no superar los bordes reglamentarios cuando permanezca en rojo.

De un modo parecido a cómo lo haría un vigilante humano, el sistema detecta si las circulaciones de los vehículos y los peatones son "normales". Si en algún instante alguno de estos "objetos" no tiene asociada una circulación 'normal' (saltarse un semáforo en rojo, por ejemplo) el programa reconoce que no se está comportando conforme a la normalidad establecida.

La arquitectura que da soporte al modelo es un sistema de inteligencia artificial denominado multi-agente (integrado por agentes software que se encargan de realizar las distintas tareas de vigilancia del entorno). Su diseño está basado en los estándares recomendados por la FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents), un comité internacional que promueve la adopción y difusión de la tecnología de estos agentes.

Para confirmar la efectividad del modelo sus creadores han desarrollado una herramienta de monitorización (OCULUS), que analiza imágenes tomadas de un escenario real. Para ello el equipo ha situado una cámara de vídeo cerca de su lugar de trabajo, la Escuela Superior de Informática de Ciudad Real.

"Podemos identificar así a los conductores y peatones que realizan comportamientos incorrectos, por lo que el programa se podría aplicar para penalizar ese tipo de actuaciones", comenta David Vallejo.

Los investigadores continúan trabajando para perfeccionar el sistema, y confían en que se pueda utilizar en un futuro en otras situaciones, como el análisis de comportamientos en entornos interiores (museos, por ejemplo) o la detección de aglomeraciones de personas.