Científicos del grupo de investigación Video and Image Processing (VIP) de la Universidad de Málaga han dado un paso significativo en el ámbito de la seguridad aeroportuaria. Han desarrollado un sistema inteligente de videovigilancia capaz de detectar e identificar objetos y personas en tiempo real, eliminando prácticamente la necesidad de supervisión humana continua. Este avance fue probado en un aeropuerto europeo, donde demostró su eficacia en un entorno real.
El proyecto cuenta con el respaldo financiero de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, así como del Ministerio de Educación y Formación Profesional. Un aspecto destacado es la adaptación del sistema a dispositivos informáticos de bajo consumo, lo que implica utilizar procesadores más pequeños que requieren menos energía para funcionar.
Innovaciones en detección y supervisión
Tradicionalmente, los sistemas automáticos de videovigilancia dependen de técnicas de detección inicial que requieren constante supervisión humana para asegurar una correcta identificación. Paula Ruiz Barroso, investigadora principal del estudio, explica que estos modelos se construyen mediante un enfoque de aprendizaje supervisado, donde las imágenes deben estar etiquetadas antes del entrenamiento.
Este proceso no solo consume tiempo, sino también recursos materiales y humanos. El nuevo sistema permite identificar grandes objetos como aviones y camiones de bomberos, al mismo tiempo que detecta elementos más pequeños como trenes de equipaje o personal operativo, minimizando así la intervención humana necesaria.
Eficiencia mejorada en el procesamiento
Los investigadores han optimizado el modelo para mejorar la velocidad con la que procesa los datos visualizados. Inicialmente, el sistema tardaba 7.4 segundos por fotograma; ahora ha logrado reducir este tiempo a solo 0.2 segundos por fotograma. Durante las pruebas se utilizaron modelos de referencia que fueron posteriormente ajustados para evaluar su impacto tanto en el consumo energético como en el tiempo necesario para tomar decisiones tras aprender nuevos datos.
Los resultados del estudio, titulado 'Real-time unsupervised video object detection on the edge', publicado en la revista Future Generation Computer Systems, evidencian la precisión y eficiencia del sistema, especialmente en la detección de elementos pequeños dentro de áreas extensas.
Ahorro energético y privacidad garantizada
Anteriores modelos convencionales requerían aceleradores montados en servidores potentes debido a su alta complejidad computacional. Sin embargo, este nuevo dispositivo permite realizar tareas de identificación con un considerable ahorro tanto en tiempo como en energía. Ruiz señala que este procesador no solo reduce los tiempos operativos y el consumo energético, sino que también garantiza la privacidad al evitar el envío de datos a la nube.
Además, se ha conseguido disminuir el gasto energético del dispositivo: pasó de 9.6 julios a solo 0.4 julios, lo que representa una reducción 24 veces inferior al consumo energético típico de una bombilla LED convencional.
La noticia en cifras
| Cifra |
Descripción |
| 7.4 segundos |
Tiempo de procesamiento por fotograma antes de la optimización. |
| 0.2 segundos |
Tiempo de procesamiento por fotograma después de la optimización. |
| 9.6 julios |
Consumo energético del sistema convencional antes de la optimización. |
| 0.4 julios |
Consumo energético del nuevo sistema optimizado. |
Preguntas sobre la noticia
¿Qué han desarrollado los científicos andaluces?
Han diseñado un sistema inteligente de videovigilancia en tiempo real que detecta e identifica objetos y personas en espacios amplios, con mínima supervisión humana.
¿Cuál es la ventaja principal de este nuevo sistema de videovigilancia?
La principal ventaja es que puede operar con poca supervisión humana, lo que reduce el tiempo y los recursos necesarios para la vigilancia y control en comparación con sistemas tradicionales.
¿Cómo se ha probado la eficacia del sistema?
El modelo ha sido probado en un aeropuerto europeo como escenario real para demostrar su eficacia en la detección de objetos y personas.
¿Qué mejoras se han logrado en el procesamiento de datos?
Se ha reducido el tiempo de procesamiento de 7.4 segundos por fotograma a solo 0.2 segundos por fotograma, lo que mejora significativamente la velocidad del sistema.
¿Qué tipo de dispositivo se ha utilizado en este estudio?
Se ha utilizado un dispositivo informático de bajo consumo que permite realizar tareas de identificación con menor gasto energético y sin necesidad de enviar datos a la nube, garantizando así la privacidad.
¿Cuánto se ha reducido el consumo energético del nuevo sistema?
El consumo energético se ha reducido de 9.6 julios a 0.4 julios, lo que equivale a un ahorro 24 veces inferior al consumo de una bombilla LED de 10 W.
Si (
No(
