Ante la situación de pandemia debido al COVID-19, surgió la necesidad de tener un riguroso control de aforo en las playas para evitar aglomeraciones y proteger a la población de posibles rebrotes del virus. Por este motivo, uno de los ayuntamientos de la costa catalana se puso en contacto con nuestro equipo para solicitar el desarrollo de un mecanismo de conteo para poder tener en tiempo, prácticamente real, el estado de ocupación de sus playas, y así garantizar la seguridad de los bañistas. Todo esto llevado a cabo con Inteligencia Artificial.
Pero lo cierto es que este proyecto presentaba varias dificultades, principalmente estas dos:
- Se necesita un control permanente, continuo, ya que el flujo de visitantes varía durante los distintos periodos del día.
- Las playas son por naturaleza un espacio abierto, con múltiples puntos de acceso y largas extensiones de terreno
Por ello nuestro proyecto planteó una solución con la tecnología más puntera para dicho objetivo. Esta tecnología consistía en el conteo de las personas presentes en cada momento en la playa a partir de las imágenes aéreas tomadas a través de drones. Para contar de forma precisa, automática y anónima el número de personas, se aplicaron algoritmos de Inteligencia Artificial.
Control de aforo en playas mediante Inteligencia Artificial
Fases del proyecto
1. Captación de imágenes de los drones
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- Los drones hacían un barrido continuo de la playa de la localidad, obteniendo 1 imagen por cada uno de los 15 sectores en los que la playa está dividida.
- Los drones no sobrevolaban la playa, sino que tomaban imágenes de la playa desde la orilla del mar, para evitar daños mayores en caso de accidente por caída de un dron.
- Estas imágenes se obtenían con la resolución suficiente para la aplicación de los algoritmos de conteo. A su vez esta resolución estaba limitada para que la identificación facial de las personas fuera imposible. De esta forma se garantizaba en todo momento el anonimato de los bañistas.
2. Envío de las imágenes a un servidor seguro en la nube
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- Las imágenes se enviaban a los servidores de Google Cloud Platform.
- El envío de imágenes y su almacenamiento temporal estaban encriptados, de manera que se aseguró su absoluta seguridad e inviolabilidad.
- Además, se escogió Google Cloud como partner por sus elevados estándares de seguridad y cumplimiento de las regulaciones en materia de protección y privacidad de datos.
3. Aplicación del algoritmo de IA a las imágenes
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- El modelo desarrollado se nutría de tecnologías de Visión por Computador, y concretamente se aplicó la metodología de Redes Neuronales Convolucionales Multi-Columna.
- El algoritmo consistió en las siguientes fases:
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- Creación de un modelo basado en Redes Neuronales Convolucionales (y los estándares CSRNet)
- Entrenamiento del modelo mediante datasets de miles imágenes de multitud etiquetadas
- Validación del modelo mediante miles de imágenes
- Iteración y fine tuning de los hiperparámetros del modelo, repitiendo los pasos 1 a 3 hasta minimizar los márgenes de error del modelo.
4. Obtención del número de personas por imagen
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- Cada nueva imagen de las playas se procesó con el modelo obtenido.
- Las Redes Neuronales permitieron aplicar una matriz de «pesos» (parámetros obtenidos del entrenamiento del modelo – paso 3), a nuevas imágenes, consiguiendo así unos mapas de densidad, y en base a ellos y los parámetros entrenados del modelo se obtuvieron el número de personas de cada imagen.
- Una vez obtenida la información de interés de cada imagen, las imágenes eran eliminadas del sistema
5. Envío y visualización de resultados en el Panel de control
Los resultados obtenidos del conteo de las imágenes de las playas se enviaban en tiempo real a un panel de control a disposición del ayuntamiento. El panel de control, alojado en Google Cloud, fue puesto a disposición de los miembros del Ayuntamiento y Protección Civil mediante un navegador web.
En el panel se mostraba, por cada sector de la playa, el aforo máximo y el aforo calculado. En base a esos datos, se estableció una alarma con cuatro códigos de colores:
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- Verde: la playa está ausente de masificación
- Amarillo: La playa está medio llena pero sin peligro de aglomeración
- Naranja: hay un peligro claro que la playa acabe sobrepasando el aforo máximo
- Rojo: La playa está sobrepasando su aforo máximo
Resultados y Conclusiones
La combinación de los últimos avances tecnológicos (drones, infraestructura en la nube) y la correcta implementación de algoritmos punteros de IA, nos permitieron controlar el aforo de las playas de forma automatizada.
Esto permitió al ayuntamiento de la localidad garantizar el baño seguro en sus playas, con un coste de control razonable (en comparación con la contratación de un equipo de controladores presenciales durante todo el verano) y con una gran eficacia del proceso de conteo.
Lo cierto es que la salud y el entorno Pharma tienen más retos que nunca delante, y en este sentido el Big Data y la Inteligencia Artificial todavía pueden aportar mucho en este vertical, ya que su empleo no está demasiado extendido.
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