{"id":28428,"date":"2025-05-06T02:00:04","date_gmt":"2025-05-06T02:00:04","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28428"},"modified":"2025-05-06T02:00:04","modified_gmt":"2025-05-06T02:00:04","slug":"desarrollan-un-sistema-inteligente-de-videovigilancia-que-detecta-en-tiempo-real-en-espacios-amplios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28428","title":{"rendered":"Desarrollan un sistema inteligente de videovigilancia que detecta en tiempo real en espacios amplios"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de cient\u00edficos de la Universidad de M\u00e1laga ha desarrollado un sistema inteligente de videovigilancia que detecta e identifica en tiempo real objetos y personas en espacios amplios. Este m\u00e9todo tiene la capacidad de prescindir de la supervisi\u00f3n directa del ojo humano en pr\u00e1cticamente todo el proceso y reforzar las tareas de vigilancia y control, adem\u00e1s de adaptar el sistema a un dispositivo inform\u00e1tico de bajo consumo, concretamente a un procesador de datos m\u00e1s peque\u00f1o que los convencionales que requiere poca energ\u00eda para su funcionamiento.<\/p>\n

\"Aeropuerto.\"
El sistema inteligente de videovigilancia detecta e identifica personas y objetos en espacios amplios, como un aeropuerto.<\/figcaption><\/figure>\n

Para demostrar la eficacia de este nuevo sistema inteligente de videovigilancia, los expertos han probado este modelo en un aeropuerto europeo como escenario real. El sistema empleado permite identificar el movimiento de objetos grandes, como aviones, camiones de bomberos, etc. y al mismo tiempo detectar la presencia de otros m\u00e1s peque\u00f1os, como trenes de equipaje, personal trabajador, coches y furgonetas de mantenimiento, entre otros, requiriendo una supervisi\u00f3n humana m\u00ednima en comparaci\u00f3n con los enfoques supervisados.<\/p>\n

Con este sistema, los expertos proporcionaron al modelo im\u00e1genes grabadas en una plataforma de estacionamiento real, es decir, un \u00e1rea donde los aviones estacionan para cargar pasajeros y equipaje.<\/p>\n

Para calcular el tiempo estimado de procesamiento de los datos que llega a visualizar, trabajaron en la optimizaci\u00f3n del proceso para que detectara objetos con mayor celeridad, pasando de 7,4 segundos por fotograma a 0,2 segundos por fotograma.<\/p>\n

Durante las pruebas, emplearon modelos de referencia que posteriormente fueron optimizados con el fin de evaluar su impacto en el consumo de energ\u00eda y el tiempo de inferencia, es decir, el intervalo temporal que necesita la inteligencia artificial despu\u00e9s de haber aprendido datos nuevos en poder tomar decisiones, seg\u00fan se explica en un comunicado de la Fundaci\u00f3n Descubre<\/a>.<\/p>\n

Procesador de bajo consumo energ\u00e9tico<\/h2>\n

Hasta ahora, debido a la alta complejidad computacional de los modelos de identificaci\u00f3n convencionales, su procesamiento deb\u00eda ejecutarse en aceleradores montados en servidores. En este trabajo, los expertos emplearon un dispositivo que permite ahorrar tiempo de c\u00e1lculo y energ\u00eda en estas tareas de identificaci\u00f3n.<\/p>\n

Otra de las ventajas de este procesador es su bajo consumo energ\u00e9tico. Los investigadores han conseguido disminuir el gasto energ\u00e9tico que emplea para su funcionamiento de 9,6 julios a 0,4 julios, que equivale a un consumo 24 veces inferior al que tendr\u00eda una bombilla LED de 10 W.<\/p>\n

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