El grupo de investigación FRAV de la Universidad Rey Juan Carlos ha desarrollado un sistema de videovigilancia asistida por ordenador que identifica conductas sospechosas con las cámaras situadas en los aeropuertos. En concreto, el proyecto, dirigido por el Profesor Enrique Cabello, ha permitido desarrollar un sistema de visión artificial capaz de alertar al personal de seguridad en caso de detectarse un objeto abandonado. Las pruebas se han efectuado con imágenes reales tomadas con las cámaras de seguridad de la Terminal 4 de Madrid Barajas y se ha contado con la colaboración del personal de seguridad, la Guardia Civil del Aeropuerto, AENA y el Instituto Universitario de Investigación sobre Seguridad Interior (UNED).

 

El proyecto, que es la continuación de otro en el que se desarrolló un sistema de reconocimiento facial en aeropuertos, es un modelo prototipo de sistema de vigilancia asistido por ordenador. El software recibe un video, lo analiza y da resultados visuales en tiempo real al empleado de seguridad que lo utiliza, así como un informe de toda conducta sospechosa que detecte. El empleado debe comprobar la veracidad de este hecho para proceder a aplicar el protocolo de seguridad adecuado.

 

El sistema funciona en cinco etapas. En la primera (resta de fondo) se obtiene una imagen en la que aparecen sólo los objetos que se están moviendo. En la segunda (umbralizado de imagen) se convierte la imagen en una matriz en la que se elimina el ruido. En la tercera (etiquetado), se numeran las distintas componentes que se han conseguido segmentizar en la etapa anterior. En la cuarta (seguimiento de elementos móviles) se lleva un control de las componentes que se mueven entre dos imágenes y se visualiza su velocidad, aceleración, etc. En una última etapa se detectan los elementos abandonados.

 

El sistema entiende que un elemento está abandonado cuando no pertenece al sitio en el que está, es decir no pertenece a la imagen de fondo, y cuando alguien lo ha dejado ahí, es decir, cuando proviene de una componente anterior. En ese momento, las componentes abandonadas pasan a formar parte de una estructura que las almacena todas juntas. Una componente que se ha marcado como abandonada no pierde su condición fácilmente. Así, por ejemplo, el programa es capaz de entender que una maleta sigue abandonada cuando un grupo de personas pasa por delante. Solamente pierde esta condición si durante un tiempo no se detecta una componente con características parecidas en la cercanía.

 

Los resultados obtenidos son, según los investigadores, muy satisfactorios ya que el sistema es, en general, muy estable y responde muy bien ante distintas situaciones siempre y cuando la grabación sea de calidad. Aún así se han detectado factores que pueden influir en el procesado: cambios de iluminación en las escenas, cambio de posición de la cámara, posibles cambios de una escena, como puede ser la colocación de un puesto publicitario de un día para otro, el zoom o el volumen de gente que pasa por un determinado punto.

 

Vídeo emitido en los informativos de La Sexta TV (20:30 h, 22/07/2008)
Vídeo emitido en los informativos de Telemadrid (14:00 h, 23/07/2008)

 

Vídeo emitido en los informativos de Telemadrid (20:30 h, 23/07/2008)

 

Entrevista al Profesor Enrique Cabello en WRadio

 

Entrevista al Profesor Enrique Cabello en Radio Caracol Miami

 

Entrevista al Profesor Enrique Cabello en Radio Universidad de Navarra

 

 

Otros medios de comunicación y webs que se han hecho eco de esta nota de prensa:

PROYECTOS ACTIVOS

ABC4EU-logo-218

 

The
FRAV laboratory "Face Recognition and Artificial Vision research
laboratory for advanced security" is member of the European Reference
Network for Critical Infrastructure Protection (ERNCIP)

erncip log2

logo en

 

INVISUM: INTELLIGENT VIDEOSURVEILLANCE SYSTEM

mineco

Noticias de Visión

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