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Javerianos lideran un proyecto pionero de vigilancia con inteligencia artificial

Javerianos lideran un proyecto pionero de vigilancia con inteligencia artificial

       

                        Hernán Beniítez, Ph.D., también está participando en el proyecto Ómicas desarrollando metodologías para hacer estimaciones de biomasa de arroz. Foto: Bernardo Peña

Karen Daniela Ferrín

Creado por: Lola Ferrin

27 de Octubre de 2021

Varias investigaciones alrededor del mundo señalan que la seguridad de las grandes ciudades no mejora solo con el aumento del número de pie de fuerza, también resulta necesario el robustecimiento de los recursos tecnológicos. Por tanto, cuando se quiere resolver casos de delitos, la vigilancia tecnológica puede ser un gran aliado de las autoridades para realizar un trabajo más eficiente y tomar decisiones. 

Teniendo en cuenta lo anterior y con el objetivo de hacer un aporte significativo para mejorar la situación del país y de la ciudad a través de la investigación y el conocimiento, un profesor y dos estudiantes de la Javeriana Cali lideraron un proyecto pionero en Colombia que buscaba implementar algoritmos de analítica para seguir objetos y detectar actividades anómalas en los videos que integran la red de cámaras de vigilancia ubicadas en la ciudad.

Se trata de Hernán Benítez, ingeniero electrónico con doctorado en Ingeniería, Roger Figueroa, magíster en Ingeniería, y Roger Gómez, candidato a doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Contaron con la colaboración del doctor Iván Cabezas de la Universidad de San Buenaventura (institución coejecutora); de Gerson Gómez, de la empresa Nass Tecnología, y del reconocido investigador Allan Bobic de la Universidad de Austin, Texas. 

En este proyecto, que nació en el 2016 a partir de una convocatoria de Colciencias, también participaron la Secretaría de Seguridad y Justicia, el Observatorio de Seguridad, el Departamento de Tecnologías de la Información de la Alcaldía de Cali y la Policía Metropolitana. 

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Durante los últimos tres años estos investigadores diseñaron e implementaron una arquitectura de software capaz de procesar y analizar múltiples videos en un servidor de la Javeriana Cali con el objetivo de obtener información que puede ser de utilidad en las investigaciones policiales.  

“En primera instancia, desarrollamos un algoritmo robusto capaz de seguir un objeto a través de un video de vigilancia a pesar de las distorsiones generadas por la compresión del archivo, las condiciones ambientales o el cambio en la escala. También diseñamos otro que detecta anomalías o eventos criminales, escenas muy complejas porque están compuestas por datos y por personas que interactúan entre sí”, explicó el profesor Benítez, quien ha realizado múltiples investigaciones alrededor del procesamiento digital de imágenes y el Machine Learning.

De acuerdo con el académico, se trató de un gran reto, pues los algoritmos que ya estaban disponibles no tenían en cuenta las relaciones de tiempo y espacio entre las entidades que aparecen en los videos, como las interacciones entre personas. Es decir, no eran capaces de determinar si se trataba de una conversación o de una riña.

En una ciudad como Cali, donde hay alrededor de 2000 cámaras de videovigilancia, se necesitaría una inversión de unos 500 millones de pesos para iniciar con la implementación de este desarrollo tecnológico.

Javerianos lideran un proyecto pionero de vigilancia con inteligencia artificial

Los líderes del proyecto, Roger Gómez, el profesor Hernán Benítez y Roger Figueroa. 

Partiendo de esta problemática, Roger Figueroa desarrolló un conjunto de operaciones matemáticas con la habilidad de tener en cuenta esas relaciones para realizar una mejor estimación y detección de las actividades anómalas incluso cuando no hay agresiones físicas.

Este ingeniero electrónico con experiencia en visión por computadora y desarrollo de software back-end, señaló que dicho algoritmo tiene unos parámetros que se ajustan para disminuir una función de error a través de una base de datos sobre robos, tiroteos, accidentes de tránsito, explosiones, entre otros. “Con estos ejemplos le damos la orden al algoritmo para que cuadre esos parámetros de tal manera que cuando dos personas están hablando, sea capaz de hacer una buena inferencia”.

Entre tanto, el candidato a doctor Roger Gómez dedicó sus esfuerzos para crear un algoritmo que les permitiera a los investigadores forenses seguir a una persona o a un vehículo a través de un video de manera automática, a pesar de que haya obstrucciones de imagen, desplazamientos rápidos o cambios de escala.

“Hay múltiples factores involucrados, como la calidad del video, la velocidad de movimiento, si hay oclusión, etcétera. Esto hace que los algoritmos que se han propuesto anteriormente funcionen bien en condiciones controladas, pero cuando se trasladan a una implementación con cámaras de videovigilancia que están expuestas todo el día a diferentes factores ambientales y sociales, estos algoritmos no funcionan como se esperaba. Nosotros creamos uno robusto que supere todas esas condiciones sin degradar su rendimiento pese a la luz, el polvo o los árboles que obstruyen parte de la imagen. Básicamente hicimos posible su aplicación al mundo cotidiano”, agregó el ingeniero electrónico que, en compañía del profesor Hernán, hizo su pasantía en la Universidad de Austin, donde pudo usar equipos de alta tecnología para avanzar en la investigación. 

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Vale la pena aclarar que ambos algoritmos no funcionan en tiempo real. Su objetivo es apoyar las investigaciones que realiza la Policía durante el análisis de videos de larga duración, aumentando su productividad y permitiéndoles cerrar los casos en menor tiempo. Sin embargo, a la fecha estos desarrollos no han sido implementados en dicha institución.  

Otras de las ventajas potenciales que ofrece el desarrollo de este grupo de investigadores es que les permitiría a las autoridades tener más claridad sobre la estadística de delitos que se comenten en la ciudad y determinar cuáles son las zonas donde se presentan más casos de violencia aunque no se presenten las denuncias formales. 

“En este momento los barrios más peligrosos de Cali son los que reciben más denuncias. Las autoridades hacen unos mapas de calor basándose en el número de denuncias, pero a veces esta cifra no refleja la cantidad de incidencias, porque la cultura de denunciar en unos barrios es mayor que en otras, pero el algoritmo podría dar alertas que se podrían revisar individualmente y detectar patrones de información”, advirtió Gómez.

El aplicativo web fue instalado en los equipos de la Javeriana Cali y sirve como herramienta pedagógica en diferentes asignaturas de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, y está disponible para ser consultado por las autoridades locales.  

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