La inteligencia artificial debe tomar el control de tu vehículo con todo lo que ello conlleva. Los coches autónomos son tus manos al volante por ello también deben ser tus ojos. En esta línea, investigadores de la Universidad San Diego de California (UCSD) han desarrollado un algoritmo que detecta a los peatones en tiempo real con una precisión superior a los sistemas que existen actualmente.
El objetivo que se marchó el equipo dirigido por el profesor Nuno Vasconcelos era conseguir un sistema capaz de reconocer y clasificar objetos, especialmente seres humanos, en condiciones normales de conducción urbana. Así tanto un coche autónomo como un drone (ya conoces todos los detalles para poder pilotar uno) podría evitar chocar contra una persona.
A día de hoy los sistemas de detección de peatones (salvo el de Google que los pega al capó del coche) dividen una imagen en pequeñas secciones que son procesados por un programa de clasificación de datos para determinar así presencia humana. Esto significa todo un reto ya que las personas no somos iguales y además esto implica procesar 5-30 fotogramas por segundo.
Esta nueva técnica de la UCSD tiene la misma función pero procesa los datos en cascada lo que le permite al algoritmo descartar rápidamente los marcos que no tienen ninguna posibilidad de ser humanos (como por ejemplo el cielo que tiene colores y formas más uniformes), concentrándose en los que sí pueden serlo.
El segundo paso es descartar las formas que pueden ser similares a una persona, como por los árboles y arbustos, pero que no lo son. Finalmente, el algoritmo hila más fino para quedarse solo con los peatones a los que marca con un recuadro.
Los detectores en cascada tradicionales son denominados aprendices débiles, sin embargo, los que han desarrollado estos investigadores son más sofisticados y rápidos. Los procesadores aprenden sobre la marcha lo que les permite mejorar con el tiempo y ser diferentes en cada etapa. Ahí está el quid de la cuestión de la diferencia esencial entre los sistemas de detección actual de peatones y estos innovadores algoritmos.
“El objetivo es optimizar continuamente el equilibrio entre la precisión en la detección y la velocidad”, explica el propio Vasconcelos. De momento, el algoritmo funciona de forma binaria (respuesta sí o no) pero el equipo de la UCSD busca ampliar sus capacidades para detectar múltiples objetos diferentes de forma simultánea.
Fuente: UCSD, ICCV