/ martes 26 de junio de 2018

Desarrollan en Zacatecas identificador de siluetas en fotos aéreas

Esta tecnología será útil en situaciones de desastre y apoyará en labores de rescate

CDMX.- Interesados en contribuir con tecnologías que apoyen labores de rescate, especialistas en ingeniería de software de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ) desarrollaron un sistema de reconocimiento de siluetas humanas a partir de fotografías aéreas.

El desarrollo de este sistema está a cargo de la egresada de esa institución, Vanessa del Rosario Alcalá Ramírez, bajo asesoría de Carlos Eric Galván Tejada, investigador de la Unidad Académica de Ingeniería de Software de la UAZ.

Este sistema que utiliza métodos de machine learning, consiste en una aplicación para un dispositivo móvil que puede colocarse en un dron para la toma de fotografías aéreas, que a su vez está conectada con un servidor que, mediante diversas técnicas, puede identificar siluetas y detectar la presencia de personas.

Con cada fotografía se identifican las coordenadas de donde fue tomada, para que el servidor pueda marcarlas en un mapa. El sistema podría funcionar en cualquier dependencia gubernamental dedicada a la seguridad y rescate, y con esto poder monitorear las imágenes que el dispositivo capture.

Durante un año, el equipo realizó pruebas con fotografías aéreas para abarcar un mayor campo de visión y detectar la mayor cantidad de personas posible.

El Sol de Zacatecas

El desarrollo de este sistema está a cargo de la egresada de la UAZ, Vanessa del Rosario Alcalá Ramírez, bajo asesoría de Carlos Eric Galván Tejada / Prensa Conacyt

En una primera etapa de trabajo, trabajaron con algoritmos para medir su eficiencia. y seleccionaron la que tuviera un mayor grado de detección, de acuerdo con la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).

Para el desarrollo de estos sistemas, los expertos utilizaron una aplicación de “machine learnin” que, colocada en el servidor, se “entrena” con aproximadamente cinco mil imágenes, con y sin siluetas humanas, para extraer las características de las siluetas humanas y así lograr un reconocimiento de patrones e identificación de persona.

“Hasta el momento, no conozco que existan otros sistemas similares a este; aún no lo tenemos disponible en el mercado”, destacó Vanessa Alcalá, actual estudiante de la Maestría en Ciencias de la Ingeniería, quien además destacó que de aplicarse reducirían los tiempos para la localización de personas en caso de desastre natural.

Carlos Eric Galván indicó que este sistema de bajo costo reduce los tiempos de búsqueda, ya que al colocar el dispositivo móvil con cámara en un dron, podría sustituir o servir como apoyo a esta labor que actualmente realizan los rescatistas. Este sistema realiza un barrido aéreo para ubicar rápidamente la presencia de personas.

Los primeros resultados de este estudio fueron enviados al Congreso Internacional de Software Libre (Cisol) 2017, organizado por el Laboratorio de Software Libre (Labsol) del Consejo Zacatecano de Ciencia, Tecnología e Innovación (Cozcyt), en donde fue aceptado para publicarse como artículo, bajo el título de “Aplicación de reconocimiento de siluetas humanas, resultados iniciales”.

CDMX.- Interesados en contribuir con tecnologías que apoyen labores de rescate, especialistas en ingeniería de software de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ) desarrollaron un sistema de reconocimiento de siluetas humanas a partir de fotografías aéreas.

El desarrollo de este sistema está a cargo de la egresada de esa institución, Vanessa del Rosario Alcalá Ramírez, bajo asesoría de Carlos Eric Galván Tejada, investigador de la Unidad Académica de Ingeniería de Software de la UAZ.

Este sistema que utiliza métodos de machine learning, consiste en una aplicación para un dispositivo móvil que puede colocarse en un dron para la toma de fotografías aéreas, que a su vez está conectada con un servidor que, mediante diversas técnicas, puede identificar siluetas y detectar la presencia de personas.

Con cada fotografía se identifican las coordenadas de donde fue tomada, para que el servidor pueda marcarlas en un mapa. El sistema podría funcionar en cualquier dependencia gubernamental dedicada a la seguridad y rescate, y con esto poder monitorear las imágenes que el dispositivo capture.

Durante un año, el equipo realizó pruebas con fotografías aéreas para abarcar un mayor campo de visión y detectar la mayor cantidad de personas posible.

El Sol de Zacatecas

El desarrollo de este sistema está a cargo de la egresada de la UAZ, Vanessa del Rosario Alcalá Ramírez, bajo asesoría de Carlos Eric Galván Tejada / Prensa Conacyt

En una primera etapa de trabajo, trabajaron con algoritmos para medir su eficiencia. y seleccionaron la que tuviera un mayor grado de detección, de acuerdo con la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).

Para el desarrollo de estos sistemas, los expertos utilizaron una aplicación de “machine learnin” que, colocada en el servidor, se “entrena” con aproximadamente cinco mil imágenes, con y sin siluetas humanas, para extraer las características de las siluetas humanas y así lograr un reconocimiento de patrones e identificación de persona.

“Hasta el momento, no conozco que existan otros sistemas similares a este; aún no lo tenemos disponible en el mercado”, destacó Vanessa Alcalá, actual estudiante de la Maestría en Ciencias de la Ingeniería, quien además destacó que de aplicarse reducirían los tiempos para la localización de personas en caso de desastre natural.

Carlos Eric Galván indicó que este sistema de bajo costo reduce los tiempos de búsqueda, ya que al colocar el dispositivo móvil con cámara en un dron, podría sustituir o servir como apoyo a esta labor que actualmente realizan los rescatistas. Este sistema realiza un barrido aéreo para ubicar rápidamente la presencia de personas.

Los primeros resultados de este estudio fueron enviados al Congreso Internacional de Software Libre (Cisol) 2017, organizado por el Laboratorio de Software Libre (Labsol) del Consejo Zacatecano de Ciencia, Tecnología e Innovación (Cozcyt), en donde fue aceptado para publicarse como artículo, bajo el título de “Aplicación de reconocimiento de siluetas humanas, resultados iniciales”.

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