IvvI 2.0 es un coche capaz de detectar a otros vehículos, peatones e, incluso, leer señales, y avisar al conductor en consecuencia. No es el primer vehículo que incorpora sensores de detección, pero puede localizar peatones de noche con mayor eficacia gracias a un nuevo sistema infrarrojo. IvvI 2.0  es posible gracias a la visión artificial, un campo que intenta que los ordenadores comprendan lo que ven, y cuyas posibilidades se muestran esta semana en Sicur, el Salón Internacional de la Seguridad que se celebra en Madrid

Este vehículo cuenta con seis cámaras, dos de ellas infrarrojas, que se reparten las tareas de monitorizar al conductor –para saber dónde mira o si se duerme–, detectar posibles colisiones y leer las señales de tráfico. Además, incorpora un láser para detectar obstáculos a grandes distancias. Gracias a estos sensores, los tres ordenadores situados en el maletero pueden avisar mediante una señal acústica de si se infringe una indicación, la velocidad es demasiado alta y si existe algún riesgo de colisión.

El investigador de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y responsable del vehículo, Arturo de la Escalera, explica el nuevo sistema infrarrojo que presenta en Sicur: “Funciona fenomenal en invierno y de noche, aunque también en verano, siempre que no haga mucho calor, que camuflaría al peatón”, una novedad respecto a otros sistemas térmicos existentes, que ven más mermada su eficacia con luz y temperaturas altas. El ingeniero asegura que “la idea es combinar ambos tipos de detección, ya que las cámaras infrarrojas funcionan muy bien en condiciones de mala iluminación, por lo que se complementan perfectamente con las normales, que son perfectas si existe visibilidad”.

El prototipo IvvI 2.0 no es el primer vehículo capaz de detectar peatones, investigadores españoles ya estudiaron los beneficios de incluir un sistema en estéreo –con dos cámaras– capaces de detectar con mayor precisión a los peatones, en comparación con los coches que incorporan una única cámara. IvvI 2.0, además de tener seis cámaras, combina sensores internos y externos.

De la Escalera piensa que el reto de este tipo de sistemas es la interfaz, “cómo le llega la información al conductor”, porque el mayor problema es evitar las distracciones que una alarma o una pantalla podría provocar: “Nosotros estamos trabajando para unir la percepción externa y la interna, así el sistema sabe si el conductor no ha visto algo, y le avisa solo de ese obstáculo”, y añade:“Si de tres peatones, ha visto dos, el sistema avisa del que no ha visto, pero en caso contrario no incordia al conductor”.

Además de evitar accidentes de tráfico, la visión artificial también puede impedir otro tipo de percances e, incluso, delitos gracias a los circuitos de videovigilancia inteligentes que interpretan las imágenes que graban. El catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la UC3M, José Manuel Molina, enumera las ventajas de estos sistemas: “Las cámaras son baratas, el software es fácil de instalar, y cualquiera puede interpretarlo sin formación”. Según Molina, esto permite averiguar “si alguien ha dejado un bulto abandonado en el aeropuerto, o si alguien se está acercando mucho al borde del metro”.

Además de reconocer sucesos específicos, estos sistemas de seguridad pueden interpretar las enormes cantidades de datos que almacenan diariamente. El director del departamento de Teoría de la Señal y Comunicación de la UC3M, Fernando Díaz, explica que “los sistemas actuales almacenan terabytes y terabytes de grabaciones, difíciles de interpretar para una persona, pero fáciles para un sistema que vea automáticamente lo que pasa”. De esta forma se ahorra trabajo y se aumenta la eficacia en la detección de personas.

El Gran Hermano

En un mundo cada vez más vigilado, las cámaras inteligentes plantean problemas de privacidad. Molina asegura: “Hasta ahora, la cantidad de datos era tan grande que no se nos podía identificar individualmente, pero en el futuro será necesario asegurar que los diseños garanticen un mínimo de privacidad”, y pone como ejemplo que “si se monta un sistema para contar personas no es necesario identificar las caras”.

Molina piensa que en el futuro cada vez se van a utilizar más los sistemas inteligentes, ya que “el procesamiento de datos cada vez es más barato gracias a la computación en nube”. No obstante, considera que “todavía falta estandarizar la plataforma”, para que el usuario pueda “comprar un módulo para contar personas, o identificar caras, según necesite”.

Google Glass también podría tener un hueco en el futuro de la seguridad inteligente. De la Escalera, que pretende comprar unas en cuanto salgan a la venta, afirma que “serían la forma más adecuada de resaltar al conductor un obstáculo que no ha visto”, ya que la alternativa de señalarlo sobre el cristal “sería carísima y más complicada”. Díaz, a su vez, sugiere que una alternativa es “que las cámaras, en vez de estar en determinados lugares de una infraestructura, las tenga en las gafas un agente de seguridad”. De esta forma se “mejorarían las capacidades visuales del agente mediante visión artificial”, lo que permitiría detectar e identificar sospechosos.

Reconocer la cara de un amigo entre una multitud es un proceso neuronal complejo, pero gracias a los algoritmos de la visión artificial es posible que un ordenador entienda imágenes de una forma similar, y de esta forma ayude a mejorar la seguridad, ya sea a través del coche, una cámara o incluso de unas gafas.