Crean proyecto que permite a través de lA conocer la actividad de los pasajeros en estaciones de Metro
Crean proyecto que permite a través de lA conocer la actividad de los pasajeros en estaciones de Metro Crean provecto iiue permite a través de lA conocer la actividad de los pasajeros en estaciones de Metro Conocer el flujo de pasajeros y acceder a informacion sobre los accidentes dentro de los andenes de las estaciones de ferrocarriles urbanos, son algunas de las aplicaciones de un proyecto que aborda, a través de la inteligencia Artificial, el Reconocimiento de la Actividad Humana (RAH). La investigación, a cargo del director de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Gonzalo Farías, y la doctora en Ingeniería Eléctrica, Heilyrn Ramírez, se encuentra en la fase de urototipado para la apticación en el tren Limaehe-Puerto (EFE) con el obetivo de obtener in1ormación sobre el comportamiento de los usua. nos.
El proyecto tuvo como orien una iniciativa & Sebastián Seriani, académico de la Escuela de Ingeniería de Construcción y Transporte de la PUCV y la empresa EFE, a lo que se sumó la adjudicación de un Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico, cuyo objetivo es mejorar los flujos de circulación de pasajeros en las estaciones del ferrocarril antes mencionado. “La tecnología que utilizamos nos permite capturar las ima$enes mediante una camara de video. Esta información es procesada por un algoritmo que determina las articulaciones del cuerpo de cada persona, como por ejemplo las rodillas, muñecas, cuello y cabeza. Este proceso, denominado “esqueletización” del cuerpo humano, hace posible el reconocimiento de forma automática de la actividad que realiza una persona en cada momento”, afinnó Gonzalo Farías.
Además de conocer el flujo o movimiento de las personas en los andenes del sistema de transporte el Reconocimiento ¿ le la Actividad Humana (RAH) ofrece múltiples utilidades que pueden ser consideradas en el diseño o construcción de nuevas estaciones de ferrocarril.
“Esta tecnología nuede ayudar a ver el aesplazainiento de las personas en las estaciones durante el día, conocer cuáles son los puntos de mayor concurrencia y las zonas críticas de saturación de usuarios y, de esta manera, poder diseñar a futuro espacios más amigables”, sostuvo, DESARROLLO DE LA lA Y BAJO COSTO La doetora en Ineniería Eléctrica e la PUCV Heilym Ramírez, añadió que con la denominada “esqueletización” se construyen modelos utilizando Inteligencia Artificial, específicamente mediante el uso de algoritmos de machine learning o Deep learning. “Esto permite detectar actividades que, normalmente son acciones cotidianas como caminar, el estar sentado o de pie, o incluso correr o caer en los andenes de las estaciones”, afirmó. De acuerdo al profesor Farías, el uso de esta innovación obedece obedece al esfuerzo de la comunidad científica en el desarrollo de la lA y el perfeccionamiento perfeccionamiento de nuevos algoritmos de aprendizaje aprendizaje profundo.
“La información obtenida se utiliza a través de un modelo uue ha desarrollado desarrollado durante su doctorado Heilym Ramírez, Ramírez, también creado con Inteligencia Astificial que identifica las difrentes acciones que las personas realizan realizan en un momento preciso”. Un factor clave según según el investigador, es el bajo costo de la implementación de esta tecnología, a lo que se suma la utilización utilización de dispositivos de fácil acceso.
“Podemos capturar imágenes imágenes con una cámara de video tradicional o de seguridad e incluso de un teléfono celular estándar y el sistema se adanta de buena forma. s decir, no es necesario contar con un equino tecnológico muy sofisticado”, afirmó. afirmó.. -