Investigadores de la US crean un sistema de detección inmediata de personas armadas gracias a la Inteligencia Artificial

Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha y de la Universidad de Sevilla han diseñado un sistema avanzado de seguridad basado en la Inteligencia Artificial (IA) capaz de detectar de inmediato la presencia de individuos armados y de comportamientos agresivos para evitar tiroteos en lugares públicos y privados.

El proyecto DISARM (Detección Automática de Individuos Armados) ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) 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.

"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, responsable del equipo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha, y Juan Antonio Álvarez, director del grupo DeepKnowledge de la Universidad de Sevilla.

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.

La innovación principal del proyecto DISARM radica en su capacidad para mejorar significativamente la detección de personas armadas en circuitos cerrados de televisión mediante videovigilancia. "A diferencia de otros sistemas existentes -subrayan sus creadores-, nuestra tecnología utiliza algoritmos de deep learning para analizar tanto la presencia de armas como comportamientos agresivos mediante poses, lo que permite una detección más eficaz y precisa de amenazas potenciales.

Esto proporciona una mayor seguridad en lugares públicos, empresas, escuelas y otros entornos donde se necesita un alto nivel de seguridad".

Los productos generados en DISARM ya están disponibles en el mercado y diversas empresas de sectores de seguridad, visión por computador y robótica los han adquirido o han mostrado interés en comprarlos con el fin de aplicarlos a sus sistemas. El equipo investigador también dispone ya de datasets (base compleja de datos) que permiten entrenar los modelos de una manera fiable y precisa.