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Miércoles, 10 diciembre 2014
Ingeniería

Cámaras de seguridad coordinándose entre ellas para seguir a una persona específica

En zonas urbanas, cada vez es más común ver cámaras montadas en el techo de tiendas, en espacios públicos, o situadas dentro del metro (subte) o hasta en autobuses (guaguas).

 

Para bien o para mal, hay tantas cámaras de seguridad que entre todas podrían hacer el seguimiento de una persona a través de una ciudad. Pero, ¿cómo ponerlas de acuerdo para que se coordinen entre ellas sin necesidad de que un grupo numeroso de personas dedique una enorme cantidad de tiempo a revisar imágenes?

 

Es muy difícil examinar con la minuciosidad debida las enormes cantidades de datos visuales que un conjunto de cámaras genera, para hallar información pertinente, como realizar la identificación de una persona en una fracción de segundo y entender sus acciones y comportamientos a medida que son registrados secuencialmente por cámaras en varios lugares.

 

Ahora, el equipo del ingeniero electrónico Jenq-Neng Hwang, de la Universidad de Washington en la ciudad estadounidense de Seattle, ha desarrollado una forma de seguir personas automáticamente a través de cámaras usando un algoritmo que, si están en red las coordina para superar las diferencias entre ellas. Las cámaras identifican primero a una persona en una imagen de video, y después otras siguen a la misma persona a través de múltiples vistas.

 

El equipo de investigación de Hwang ha desarrollado en la última década una forma de que las cámaras de video, desde los modelos más básicos hasta los aparatos más vanguardistas, “hablen entre sí” a medida que registran diferentes puntos en un lugar común. El problema con el seguimiento de un humano a través de cámaras con campos de visión que no se solapan es que la apariencia de la persona puede variar notablemente de una toma de video a otra debido a las diferentes perspectivas, ángulos y tonos de color recogidos por las distintas cámaras.

 

Los investigadores superaron esto construyendo un enlace especial entre las cámaras. Estas graban primero durante un par de minutos para recoger datos de calibración o “entrenamiento”, calculando de forma sistemática las diferencias de color, textura y ángulo entre un par de cámaras para una serie de personas que pasen frente a ellas, de una manera totalmente automática, sin intervención humana.

 

[Img #24013]

 

Imágenes extraídas del video grabado por una cámara durante unas pruebas hechas por el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich, que muestran cómo la tecnología de la Universidad de Washington distingue entre las personas dando a cada una un recuadro de color y un número específicos, y siguiéndolas después mientras caminan. (Imagen: Instituto Federal Suizo de Tecnología)

 

Después de este período de calibración, se aplica automáticamente un algoritmo sobre las diferencias detectadas entre las cámaras y ya es factible que las cámaras comiencen a seguir a una misma persona o personas a lo largo de múltiples tomas de video, sin necesidad de ver sus caras en todo momento.

 

El equipo de investigación ha probado la capacidad de cámaras estáticas y móviles para detectar y seguir peatones en el campus de la Universidad de Washington, bajo múltiples escenarios, incluyendo cameras instaladas en automóviles, y ha obtenido buenos resultados.

 

Los investigadores también instalaron el sistema de seguimiento en cámaras colocadas dentro de un robot y de un dron (robot volador), permitiendo que ambos siguieran a una persona concreta, incluso cuando en su campo visual se interponían obstáculos que les bloqueaban la visión directa de esa persona.

 

La tecnología podría usarse en cualquier parte, siempre que las cámaras puedan comunicarse entre ellas a través de una red inalámbrica y enviar los datos a “la nube”.

 

Este sistema podría ser útil para seguridad y vigilancia, incluyendo la detección de comportamientos inusuales y seguir a sospechosos en movimiento por una zona urbana.

 

Información adicional

 

 

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