Sensores con visión computacional para controlar las playas sin perder privacidad

Sensorizar el entorno, para conocer qué es lo que ocurre en él, a partir de un análisis automático de las imágenes o vídeos. Esta es la especialidad de la empresa catalana CTRL4 Enviro, que no es estrictamente una startup, al tener más de 14 de años de experiencia. Pero el proyecto que acaba de lanzar esta spin off de la Universitat Autònoma de Barcelona para controlar la distancia social en las playas ha sido un trabajo ‘express’ para hacer frente a una problemática de esta nueva normalidad en la que estamos inmersos.

Estos análisis de imagen que realiza esta firma pueden realizarse con diferentes métodos, pero en el caso del proyecto para la playa de Castelldefels se han desarrollado redes neuronales de inteligencia artificial combinado con técnicas clásicas de análisis de imagen, con el objetivo de controlar el aforo de este extenso entorno.

La complejidad de este proyecto radica en cómo realizar un análisis óptimo de la imagen desde una cámara “muy móvil” al estar implementada en quad de la Policía Local, con las vibraciones y el movimiento que conlleva. “Esto ha sido una de las partes más complejas”, explica a INNOVADORES el CEO Anton Gomà. Se ha tenido que desarrollar un sistema que sea capaz, no solo detectar un mal enfoque (por ejemplo al girarse la cámara hacia el cielo), sino de volver a colocarse para seguir ‘mirando’ hacia el mar y la playa.

En las playas que son pequeñas se pueden utilizar cámaras fijas, pero en los litorales como el de Castelldefels, con más de cinco kilómetros de largo y 150 metros de ancho, hay mucho terreno que cubrir, con lo que el Ayuntamiento decidió que el quad era la mejor opción para controlar este amplio espacio.

Las imágenes se captan y se analizan en tiempo real para poder subir y almacenar el 'dato final' en pocos segundos. Y este es un matiz importante para Gomà, ya que no son las imágenes las que se recopilan y almacenan, sino que son los resultados del análisis, números propiamente dichos: “Es un sensor de conteo, no para capturar y recopilar imágenes y después contarlas”, subraya. “La gente puede estar tranquila en la playa porque no se le está grabando, no hay una invasión de la privacidad. Esta premisa es básica para CTRL4 Enviro”.

Para ello, han desarrollado un sensor compuesto por una cámara, integrada en el quad, y una sistema de análisis de imágenes, que combina la información que capta la cámara, y que se actualiza cada tres segundos, con las cámaras fijas situadas en las torres de vigilancia de los socorristas, que son los puntos más críticos de la playa. Así, CTRL4 Enviro utiliza diferentes técnicas de análisis de imagen, entre ellas deep learning, que trabajan a tiempo real y tienen la capacidad de analizar flujos de hasta 150 personas por minuto en un acceso y de escanear la densidad general, nivel de agrupación y distancia social entre personas.

Los resultados de este análisis se suben a una plataforma creada por su partner Tinkerers Lab que visualiza estos datos en un mapa 3D con realidad aumentada. “Ofrecen una imagen vida de cómo está cada sector de 150 metros de la playa para mostrársela a la Policía Local” de Castelldefels. El sistema diseñado es capaz de enviar resultados cada cinco metros para lograr conocer la densidad de la población de cada uno de los subsectores, y no tanto el total de personas. De este modo se puede comprobar si se cumple la distancia social para frenar una posible propagación de la Covid-19.

Evolución del modelo de negocio

En 2013, esta compañía ya empezó a trabajar en un sensor que fuera capaz de contar personas dentro del agua para poder optimizar el tratamiento del agua en piscina. Así se introdujeron en el mundo del análisis de la imagen, de la visión computacional, porque era la única forma de contar a personas.

Desde su fundación en 2006, CTRL4 Enviro se ha centrado en la sensorización y la monitorización orientados a obtener información del entorno ambiental. En 2013, explica Gomà, se incorporan estas nuevas técnicas de visión computacional para poder ampliar el rango de parámetros medidos, así como los principios de medición y llegar a poder ofrecer soluciones no invasivas.