La Universidad de Sevilla crea un sistema capaz de detectar personas armadas usando Inteligencia Artificial
El sistema capaz de detectar de inmediato individuos armados y de comportamientos agresivos para evitar tiroteos
Esta tecnología emplea técnicas de entrenamiento específicas y los últimos modelos de deep learning
Aitana, la modelo creada con IA que triunfa a sus cuatro meses de vida: "Empeoramos las fotos para que no salgan perfectas"
Investigadores de la Universidad de Sevilla en colaboración con la Universidad de Castilla-La Mancha han diseñado un sistema avanzado de seguridad basado en la Inteligencia Artificial capaz de detectar de inmediato la presencia de individuos armados y de comportamientos agresivos para evitar tiroteos en lugares públicos y privados.
“Utilizamos imágenes y vídeos de circuitos cerrados de televisión para detectar la presencia de personas armadas y comportamientos agresivos analizando sus poses. Esta tecnología emplea técnicas de entrenamiento específicas y los últimos modelos de deep learning para identificar de manera precisa a individuos que puedan representar una amenaza en entornos públicos y privados”, explican los investigadores Óscar Déniz y Juan Antonio Álvarez.
MÁS
Dentro de las aplicaciones de la IA, deep learning es una técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal: se apilan decenas o incluso cientos de capas de neuronas para aportar mayor complejidad al establecimiento de reglas. Estas redes neuronales intentan emular el comportamiento del cerebro humano, lo que permite al sistema aprender a partir de grandes cantidades de datos.
Fase avanzada del proyecto
El proyecto DISARM (Detección Automática de Individuos Armados) ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación dentro de la convocatoria Pruebas de Concepto 2021 con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea.
Una Prueba de Concepto es un estado de maduración de una tecnología o conocimiento donde, por primera vez, se estudia su viabilidad en el mercado, más allá de un resultado científico. Por tanto, su ejecución sirve para acelerar la transferencia de conocimiento y los resultados generados en proyectos de investigación a un nivel competitivo.