Crean prototipo para abatir violencia en el transporte

El prototipo, que identifica violencia y la reporta por mensaje, fue desarrollado en ESIME Culhuacán

Mediante técnicas de Inteligencia Artificial, el alumno de posgrado de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME), Unidad Culhuacán, Jonathan Mauricio Flores Monroy, diseñó y desarrolló un sistema autónomo e inteligente, denominado TransLowNet, para detectar, clasificar y localizar eventos anómalos en video -como asaltos o riñas- en el transporte público.

El estudiante del Doctorado en Comunicaciones y Electrónica en el Instituto Politécnico Nacional (IPN) realizó este prototipo inteligente capaz de integrarse en cualquier tipo de transporte público, sólo necesita una batería como fuente de alimentación y puede implementarse en hardware de bajo consumo.

Jonathan Flores Monroy trabajó las arquitecturas para la detección, clasificación y localización de los eventos. “Entrenamos los modelos y utilizamos configuraciones de redes neuronales que desarrollamos para analizar patrones de violencia”, explicó el ingeniero en Sistemas Automotrices, también por el IPN.

Un punto fuerte del prototipo es que no requiere Internet para funcionar. “Integramos un módulo que envía mensajes con la información de los hechos a un número específico, centro policiaco u hospitales, con la ubicación en tiempo real de lo que está pasando de forma precisa; con una tarjeta SIM pueden enviarse esos datos y funciona en la mayoría de las regiones de México”, indicó.

Una parte del “Prototipo inteligente basado en IA para la detección, clasificación y localización de anomalías en video” fue desarrollado en The University of Electro Communications, en donde Jonathan Flores realizó una estancia de investigación mediante el Programa JASSO IPN (Japan Student Services Organization), que apoya a estudiantes internacionales en Japón a través de diversos programas.

Para este proyecto contó con la asesoría de la doctora Mariko Nakano, profesora de la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación (SEPI) en ESIME Culhuacán y del doctor Gibran Benítez García, investigador asociado en el Laboratorio Takahashi del Departamento de Informática The University of Electro Communications, de Tokio, Japón.

En un solo sistema, TransLowNet integra la detección, clasificación y localización de anomalías en video, lo que representa una innovación hacia la aplicación práctica de sistemas inteligentes de videovigilancia.