SEVILLA, 1 de mayo. Un grupo de investigadores del equipo de 'Video and Image Processing' (VIP) del Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universidad de Málaga (UMA) ha creado un innovador sistema de videovigilancia inteligente que cambia el juego en la monitorización de espacios amplios. Este sistema tiene la capacidad de identificar y seguir en tiempo real tanto objetos como personas sin necesidad de supervisión humana continua, lo que promete transformar la forma en que se realizan las tareas de vigilancia.

La Junta de Andalucía ha informado sobre este avance, destacando que el proyecto ha recibido apoyo financiero de diversas entidades, incluyendo la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, el Ministerio de Educación y Formación Profesional, y la propia universidad. Un punto relevante de este sistema es su capacidad de funcionar en un dispositivo de bajo consumo, es decir, utiliza un procesador que es más pequeño y eficiente energéticamente que los convencionales.

Tradicionalmente, los sistemas automáticos de videovigilancia han dependido de métodos de detección de objetos que requieren la intervención de un ser humano para validar las identificaciones. Como señala Paula Ruiz Barroso, investigadora de la UMA y principal autora del estudio, "estos sistemas suelen requerir una curva de aprendizaje que necesita muestras de imágenes y etiquetas antes de ser efectivos", lo que resulta en una dependencia de la supervisión humana que consume tiempo y recursos.

El nuevo enfoque se destaca por su capacidad para seguir el movimiento de objetos grandes como aviones y camiones de bomberos, mientras detecta simultáneamente a personas y vehículos más pequeños, todo ello con una intervención mínima de personal humano, tal como explica Ruiz.

En el desarrollo de este sistema, los investigadores han utilizado imágenes de un área de estacionamiento de aviones, lo que les permitió probar su efectividad en un entorno realista. Durante el proceso, se optimizó la velocidad de detección, logrando reducir el tiempo de procesamiento de 7,4 segundos por fotograma a solo 0,2 segundos, una mejora significativa que aumenta la eficiencia del sistema.

Para validar el rendimiento del modelo, los científicos trabajaron con diferentes modelos de referencia que, tras ser optimizados, permitieron una evaluación más precisa del impacto en el consumo energético y en el tiempo de inferencia, que es el periodo que necesitaría la inteligencia artificial para tomar decisiones tras aprender de los nuevos datos.

Los hallazgos de esta investigación, titulada 'Real-time unsupervised video object detection on the edge' y publicada en la revista Future Generation Computer Systems, resaltan la eficacia de este sistema, particularmente en la identificación de individuos en espacios extensos.

Hasta ahora, los modelos convencionales requerían un procesamiento intensivo que solo podía realizarse en servidores equipados con potentes aceleradores. Sin embargo, este estudio ha demostrado que, utilizando un procesador más eficiente, se puede reducir tanto el tiempo de procesamiento como el consumo energético necesario para las tareas de identificación. "El sistema no solo ahorra energía y tiempo, sino que también protege la privacidad de los datos al no requerir su envío a la nube", añade Ruiz.

Por último, este nuevo procesador ha demostrado su eficacia en la reducción del consumo energético, disminuyendo de 9,6julios a 0,4 julios, lo que equivale a un consumo 24 veces menor que el de una bombilla LED de 10W, según concluye la investigadora de la UMA.