Muchas son las ocasiones en las que ponemos las noticias y vemos que en diferentes partes del mundo se han producido tiroteos o han alertado de individuos armados con comportamientos agresivos que, en muchas ocasiones, desafortunadamente, acaban en tragedia.

Para evitar esto o ayudar a que esto pase lo menos posible, investigadores de las universidades de Castilla la Mancha y Sevilla han diseñado un sistema avanzado de seguridad basado en inteligencia artificial que es capaz de detectar la presencia de personas amadas en lugares públicos y privados.

¿Cómo detecta a los individuos armados o violentos?Según el responsable del equipo "Visilab" y el director del grupo "Deep knowledge", Óscar Deniz y Juan Antonio Álvarez, respectivamente, el sistema se basa en imágenes y vídeos de circuitos cerrados de televisión en la que analiza las poses de las personas y puede detectar si están armadas o teniendo un comportamiento agresivo.

Para poder realizar esta acción de detección señalan que la tecnología que han utilizado para construir este sistema se basa en últimos modelos de deep learning (técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal) con técnicas de entrenamiento específicas para así identificar con la mayor precisión a las personas que puedan representar una amenaza en los diferentes lugares.

Al utilizar este tipo de algoritmos y, con mayor entrenamiento, tendrá una gran capacidad de, simplemente con las poses de los individuos, el poder detectar si supone un peligro para la sociedad y prevenir potenciales amenazas e incluso tragedias mayores.

Las empresas de seguridad lo quierenEste proyecto llamado DISARM, cuyo significado es detección automática de individuos armados, ha sido financiado por la agencia estatal de investigación dentro de la convocatoria pruebas de concepto 2021 con fondos del Plan de Recuperación, transformación y resiliencia de la Unión Europea.

El producto ya está disponible en el mercado y diversas empresas de seguridad ya los han adquirido o han mostrado mucho interés en hacerlo con el fin de aplicarlo a sus sistemas de vigilancia. Además, el propio equipo investigador dispone ya de bases complejas de datos que permiten entrenar los modelos de una manera precisa y fiable de cara a que este sistema sea infalible.

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