Un modelo para el desarrollo de sistemas de detección de situaciones de riesgo capaces de integrar información de fuentes heterogéneas. Aplicaciones
- Autores: María Dolores Ruiz Lozano
- Directores de la Tesis: Miguel Delgado Calvo-Flores (dir. tes.), Juan Luis Castro Peña (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2010
- Idioma: español
- ISBN: 9788469411803
- Tribunal Calificador de la Tesis: María Amparo Vila Miranda (presid.), José Manuel Zurita López (secret.), Juan Luis Pavón Mestras (voc.), Luis Jiménez Linares (voc.), Antonio Skarmeta Gómez (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
- Resumen
En la actualidad, existe una importante demanda de seguridad, tanto en espacios públicos como en privados, para proteger a las infraestructuras y a las personas de ciertos riesgos a los que estamos expuestos (intrusiones, robos, terrorismo, accidentes de tráfico...).
Los sistemas de vigilancia han sido, y son, ampliamente usados para mantener la seguridad en entornos monitorizados. Sin embargo, la vigilancia tradicional, que consiste en publicar, mediante monitores, el vídeo que recogen las cámaras de vigilancia, implica la atención constante de un operador humano para que no pase desapercibido cualquier peligro existente.
De este modo, surgen nuevos sistemas de seguridad inteligentes para paliar la carga del vigilante y evitar la presencia de riesgos no identificados por la falta de atención o la presencia de fatiga en el operador. Estos sistemas tienen como objetivo analizar e interpretar de forma automática la escena y llamar la atención del personal únicamente en los momentos que sea necesario, con el fin de avisarles de ciertos riesgos o peligros en tiempo real.
En los últimos años, se han llevado a cabo grandes avances en la vigilancia inteligente, pero aún existen muchos aspectos a mejorar en los sistemas de seguridad. Muchos de ellos se han diseñado para ser aplicados en entornos muy concretos y cumplir un fin específico, lo que repercute en que no puedan ser aplicados en otros espacios y que su escalabilidad sea baja.
La Inteligencia Artificial y las técnicas de Visión por Computador están jugando un papel importante en la vigilancia inteligente. Un buen ejemplo de estas novedades tecnológicas es el análisis de contenido de vídeo, presente en la mayoría de los sistemas de seguridad inteligentes.
Además, existen otras tecnologías, menos explotadas, que permiten obtener información que el análisis de vídeo no puede obtener. En estos contextos destaca el análisis del audio, y también, la presencia de sensores que aportan otra perspectiva de los acontecimientos de una escena. A pesar de todo, es difícil encontrar sistemas que abarquen de forma conjunta el análisis de vídeo, audio y sensores y que puedan ser aplicados en entornos diferentes. Este hecho se debe a la dificultad para trabajar con información heterogénea. Aún así, si todas esas tecnologías se unen, y se lleva a cabo un proceso de integración de la información obtenida, podemos construir un sistema de vigilancia mucho más potente que disponga de todos los datos unificados en la etapa de toma de decisiones.
Por ello, nace el propósito de crear una tecnología inteligente que sea capaz de integrar toda la información que se pueda recoger de diferentes fuentes y que realice un análisis conjunto de los distintos eventos que ocurren en un espacio protegido, dando lugar a una herramienta escalable, flexible y potente que contribuya a mantener la seguridad de los espacios monitorizados y permita ayudar a los operadores en el proceso de vigilancia, con el objetivo de avisar de riesgos o peligros, en tiempo real.
En este contexto y en esta tesis, presentamos un Modelo que será la base para el desarrollo de sistemas de seguridad inteligentes, que se caractericen por ser flexibles ante la inclusión de otras fuentes de información sobre el entorno, escalables para introducir nuevas funcionalidades y portables a cualquier escenario de estudio.
Como ejemplo de aplicaciones del Modelo propuesto, presentamos tres sistemas inteligentes para la detección de las siguientes situaciones de alerta: la presencia de riesgo de atropello, la identificación de peligro por niños en zonas de tráfico y la detección de intrusiones.
