Un sistema de IA detecta y predice patrones delictivos escondidos en incontables horas de grabaciones de vigilancia
Los organismos y organizaciones de seguridad de todo el mundo cada vez despliegan más medios de videovigilancia para vigilar y proteger a las personas, la propiedad y la infraestructura pública. La cantidad material grabado disponible se está disparando debido al creciente número de cámaras que funcionan a alta resolución, por lo que a los equipos de vigilancia humana les resulta difícil analizar todas las imágenes, especialmente si también deben realizar otras tareas. La vigilancia automatizada podría resultar útil, pero precisa de técnicas de análisis avanzadas para ser útil en la lucha contra la delincuencia. Muchas organizaciones han invertido grandes cantidades de dinero en sistemas de vigilancia y están interesadas en aprovechar las grabaciones de vídeo que poseen para este fin. El proyecto SURVANT, financiado con fondos europeos, creó un sistema para hacer precisamente eso. «SURVANT aborda los problemas de escalabilidad del sistema derivados del gran incremento de la cantidad de contenido de vídeo disponible», explica Giuseppe Vella, coordinador del proyecto SURVANT. SURVANT analiza grabaciones de videovigilancia relevantes para extraer análisis de vídeo valorando las imágenes de una misma cámara y de varias cámaras, para después enriquecer esta información con funciones de razonamiento e inferencias. A continuación ayuda a los investigadores a buscar de forma eficaz y eficiente entre los archivos de vídeo para detectar elementos esenciales de actos delictivos entre las incontables imágenes. Vigilancia inteligente El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje profundo (redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes) para analizar contenido estático y en movimiento, respectivamente. Los algoritmos filtran datos de rastreo entre varias cámaras y detectan a personas que aparecen repetidas veces y son peligrosas, encontrando el equilibrio adecuado entre velocidad y precisión. Se pueden identificar y rastrear varios objetos o personas de interés, incorporando muchas capas de información a la mezcla. SURVANT extrae una lista predefinida de objetos pertinentes para las investigaciones delictivas, junto con sus trayectorias en el tiempo y el espacio. Identifica características del aspecto (p. ej. una persona que lleva pantalones rojos) y, para cada objeto, puede detectar una lista de acciones (una persona puede andar, correr o merodear, por ejemplo). También identifica ciertos delitos predeterminados, como la realización de grafitis, peleas o hurtos de carteras. El marco de inferencias emplea toda esta información para descubrir eventos de alto nivel, como actos delictivos e hipótesis de investigación. El sistema puede reconstruir eventos de forma narrativa, teniendo en cuenta las coordenadas espaciotemporales, para obtener una visión general más amplia, rastrear e incluso predecir la evolución de un delito. Gracias a una interfaz intuitiva que se comprende tras tan solo un par de horas de formación, los usuarios pueden realizar búsquedas en los vídeos y recibir los resultados obtenidos con herramientas avanzadas de visualización. Pueden buscar a una persona que lleve una blusa roja en un determinado lugar, por ejemplo, y durante un determinado periodo (seleccionado por el usuario). O buscar a cualquiera que esté merodeando junto a un coche. Aprovechar éxitos anteriores SURVANT es la continuación de otro proyecto de investigación anterior, ADVISE, cofinanciado por la EU En este caso el objetivo era demostrar el sistema final en un entorno operativo. Durante el proyecto, el equipo estudió todos los aspectos del análisis e indización de las imágenes y vídeos: desde la detección y rastreo de objetos al reconocimiento de personas y los requisitos de protección de datos y respeto de la privacidad. Asimismo, se valoraron detalladamente cuestiones jurídicas y éticas, y se hizo hincapié en las buenas prácticas para garantizar la protección de la privacidad y los datos de carácter personal, algo que ahora se ha integrado en el diseño del sistema. «SURVANT ofrece un marco inteligente y extensible para unas analíticas y un análisis de imágenes de vídeo automatizados que respeten los derechos humanos, de conformidad con el marco jurídico europeo en materia de protección de los datos y la privacidad, evitando un uso desproporcionado de los datos de carácter personal», añade Vella. «Todo el consorcio está orgulloso de los resultados generales del proyecto», concluye.
Palabras clave
SURVANT, vigilancia, automatización, inteligencia artificial, delincuencia, cámaras, análisis, privacidad, protección de datos