Detección de armas y de tapabocas: la inteligencia artificial que le ofrecen al gobierno

Lo que desarrollaron fue una “red neuronal” entrenada para analizar cuando aparecen armas. Como la empresa ya ha trabajado con esta área del Ministerio del Interior, pudieron analizar más de nueve mil escenas donde el sistema “empieza a ver en qué contexto” aparece este elemento en una imagen. 

Lima dio el ejemplo de dos asaltos a mano armada en una joyería y en una automotora ocurridos hace dos semanas. “En ambos casos no había nadie mirando el sistema de cámaras”, mencionó. Si el dueño lo tuviera, el sistema le avisaría mediante una app lo que está ocurriendo y lo ayudaría a tomar una decisión.
En el caso del centro de monitoreo, avisa que hay que mirar determinada cámara. “La clave al final de esto es mejorar la eficiencia de la Policía y reducir los costos”, comentó.

Como todo sistema informático, puede presentar un “falso positivo” y luego de la advertencia, será un funcionario el que deberá determinar si alguien ingresó en un lugar para cometer un asalto.

A modo de ejemplo: si alguien apuntara con una botella de cualquier refresco, toda la posición del cuerpo sería interpretado por el sistema como que alguien está usando una pistola. En ese caso, será el empleado quien debe terminar de definir si es un arma de fuego o no.

“Esto se entrena para lo que quieras entrenarlo”, señaló Lima. El experto aseguró que puede utilizarse para saber si alguien entra con casco o no a determinado lugar. Y, también, para detectar cuando hay una persecución o alguien está corriendo en la calle.

“Un centro de monitoreo como el de Treinta y Tres tiene tres operadores mirando cámaras las 24 horas. Hace que el costo de los sistemas no sea el hardware, sino la gente mirando cámaras”, dijo.

Tapabocas y distanciamiento social

En mayo, la empresa uruguaya Idhata creó una tecnología de inteligencia artificial que permite identificar a las personas que circulan sin tapaboca y no respetan los dos metros de distancia aconsejados por las autoridades sanitarias para evitar contagios de coronavirus.

Esta compañía probó el sistema utilizando una de las cámaras de Antel, situada en la peatonal Sarandí, de acceso público.

El programa dibuja en rectángulos a las personas que circulan por la zona. Quienes no tienen tapaboca y circulan a menos de la distancia sugerida, se los dibuja con un rectángulo rojo. Quienes no infringen esos parámetros se muestran en color verde. Para llegar a la solución, le enseñaron a la computadora que en esas imágenes circulan personas bajo esas características.

Según aseguraron desde la compañía a Cromo, con esta tecnología no están capturando imágenes que no estaban siendo registradas. Además, dijeron que no aplican un sistema de reconocimiento facial.

Desde el Estado, la empresa no ha tenido aplicaciones, pero sí a nivel privado. Por ejemplo, grandes plantas han instrumentado soluciones de este tipo.
La empresa uruguaya Tryolabs también probó esta herramienta basada en la cámara de la Peatonal Sarandí. En una publicación en su blog, explicaron cuál es el requisito para que una transmisión de video se procese correctamente. Los rostros deben ser visibles en algún momento: filtramos imágenes por debajo de 16x16 píxeles.

Si estás pensando en implementar un clasificador de mascarillas, te advierten: “ten especial cuidado con las barbas”. “En las primeras versiones de nuestro conjunto de datos, no teníamos suficientes ejemplos de personas con barba y nuestro modelo estaba completamente desconcertado, clasificándolos siempre como ‘máscara’”, explicó un ingeniero de esta compañía.

En el aeropuerto

En lugares públicos estos sistemas de inteligencia artificial ya se utilizan en algunos casos. Por ejemplo: el Aeropuerto de Carrasco. En algunas de sus zonas críticas existe un sistema de cámara telescópica que permite detectar el cuerpo humano y la cabeza de las personas. Están situadas en el techo, comentó Ricardo Cerri, jefe de Tecnología de la terminal aérea.

“Eso lo usábamos para medición de tiempo de espera. Tenemos nivel de servicio que indicaban que si no se estaban cumpliendo los tiempos que nosotros tenemos previsto, se generaban alertas que nos avisaban de esa situación”, agregó el experto. “Lo usamos para mejorar nuestro servicio”, sostuvo.

A ese sistema le hicieron una actualización de software con el que ahora pueden detectar aglomeraciones y medir la distancia entre puntos detectados que son las cabezas de las personas. En una imagen en tiempo real, las cabezas se pintan con un círculo de color rojo si no están respetando esa distancia, uno amarillo si se están aproximando o uno verde si la respetan.

Consultado sobre si esta herramienta puede afectar la privacidad de las personas, Cerri aseguró que en este caso no hay un reconocimiento facial, ya que se decodifica a las personas desde arriba y no hay detección del rostro.