IreneSG el 07/08/2010 - 13:37 nos informa:

La URJC desarrolla sistemas de videovigilancia del tráfico

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El grupo de Investigación Gavab-Capo, de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) desarrolla Sistemas de Visión Artificial que, entre otras múltiples aplicaciones, establecen medidas estadísticas en entornos de tráfico que permiten, por ejemplo, conocer con más exactitud la utilidad de ciertas infraestructuras. Estos sistemas computacionales pueden interpretar una secuencia de imágenes con el objetivo de extraer de ella una información veraz, útil, compacta y cercana al lenguaje natural.

Los sistemas desarrollados corresponden a propósitos u objetivos específicos para la video-vigilancia. Una aplicación de interés es la que establece medidas estadísticas en entornos de tráfico, tal como la monitorización de  calles o el estudio de la ocupación de un parking a lo largo de un intervalo de tiempo prolongado (a lo largo del día, de la semana, de los meses, etc..).

Estas aplicaciones pueden generar una base de conocimiento sobre la utilidad de la infraestructura, favorecer el análisis estadístico y estudiar el comportamiento de sus usuarios, tales como patrones de búsqueda de plazas libres o tiempos de espera en los parkings, análisis de las velocidades medias o densidad de tráfico por horas en calles, de una manera totalmente automática y sin llegar a grabar todo el contenido, que generaría una gran cantidad de información.

Para obtener más información sobre estas aplicaciones se pueden consultar las webs: http://camaraestadistica.blogspot.com, www.gavab.etsii.urjc.es/reactivs/

Esta área de investigación dentro de la Visión Artificial es uno de los más activos y tiene otras aplicaciones como control de accesos, detección de objetos abandonados, identificación de humanos, control del flujo de personas y análisis de congestiones, o detención de comportamientos anómalos, etc. Es importante destacar que, a pesar de que la ejecución de tareas como las mencionadas es trivial para los humanos, no lo es en absoluto para un computador. A lo largo de nuestra vida, los seres humanos vamos aprendiendo a analizar aquellos que vemos, de modo que un adulto atesora años de aprendizaje y experiencia que utiliza constantemente en la interpretación de imágenes, sin siquiera ser consciente de ello.

Para hacer frente a estas limitaciones, los sistemas de visión artificial  utilizan de manera conjunta un amplio número de técnicas diferentes y complementarias, tales como el análisis y procesamiento de imágenes, seguimiento de múltiples objetos deformables, gestión del conocimiento del experto, reconocimiento de patrones, etc.