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Desarrollan tecnología de vídeo para medir la densidad de personas o vehículos en lugares públicos


Tras ser implementado en el procesamiento de imágenes y vídeo, el aprendizaje profundo dio paso a todo un despliegue practico dirigido a la detección y reconocimiento de objetos, arrojando resultados aceptables en cuanto a la precisión, permitiendo el desarrollo de herramientas orientadas al cálculo del número de personas en una multitud.

En este sentido, un equipo de científicos pertenecientes al Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Japón (JAIST) llevaron a cabo el desarrollo de una nueva tecnología cuya efectividad permitió obtener una estimación más precisa en la densidad de objetos.

El equipo desarrollador de esta tecnología señala que la misma puede ser aplicada para calcular la densidad humana en un lugar público o la densidad de vehículos en una vía a fin de establecer estrategias que promuevan la mejora de la seguridad pública y la eficiencia del tráfico.

Cuando se trata de obtener información en espacios públicos o vías de tránsito vehicular, la videovigilancia constituye una de las medidas más efectivas.

A través de la videovigilancia el personal a cargo puede obtener datos acerca de la cantidad de personas o vehículos que transitan por un área determinada, así como de comportamientos y eventos asociados a estas que puedan servir de ayuda para llevar a cabo mejoras en aspectos como la seguridad, la protección y la eficiencia.

A este proceso se le denomina también como «conteo de multitudes» donde el grupo de investigación del JAIST a cargo del Dr. Sooksatra y el Profesor Atsuo Yoshikata en conjunto con el grupo de investigación del SIIT en Tailandia dedicaron esfuerzos para mejorar su efectividad a través de una red que lograba un mayor rendimiento en la técnica empleada.

mapa de densidad de camara de videovigilancia

En este sentido, el director del Laboratorio de Yoshitaka, Atsuo Yoshitaka expresó lo siguiente «La nueva tecnología permite aprovechar las ventajas obtenidas tanto de los rasgos de alto nivel como de los de bajo nivel en una imagen y, por lo tanto, logra un mayor rendimiento que antes»

Si deseas obtener más información acerca de esta tecnología puedes hacerlo ingresando AQUÍ

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Written by fvolk

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