Selecciona Edición
Conéctate
Selecciona Edición
Tamaño letra

“Nunca más tendremos que debatir sobre cuánta gente hay en una manifestación”

La Generalitat y la UAB presentan una herramienta precisa para contar personas en aglomeraciones

Manifestación de la Diada del 11 de septiembre de 2017. pulsa en la foto
Manifestación de la Diada del 11 de septiembre de 2017.

El baile de cifras de asistentes en las manifestaciones es siempre un elemento controvertido y todavía más en los últimos años, cuando el desafío independentista ha movilizado a partidarios y detractores del procés en Cataluña. "Nunca más tendremos que estar debatiendo sobre cuánta gente hay en una manifestación”, afirmó en el Mobile World Congress el secretario de Telecomunicaciones de la Generalitat, Jordi Puigneró. El Centro de Visión por Computador (CVC) de la Universidad Autónoma de Barcelona (CVC) presentó una nueva técnica basada en inteligencia artificial para contar gente en grandes aglomeraciones. Lo consigue con poco margen de error, de entre un 10 a un 20%. Según los investigadores, es la máxima precisión alcanzada en un software de estas características. 

"Es un elemento de controversia y en algunos casos de manipulación", comentó Puigneró sobre los recuentos de gente en concentraciones. El responsable del proyecto, el doctor Joost van de Weijer, explicó que el algoritmo que ha diseñado su equipo se basa en un método de aprendizaje a partir de la simulación de las redes neuronales humanas. Para que funcione, el equipo de investigación ha entrenado el sistema con miles de imágenes de archivo de multitudes que se han analizado en el pasado con procesos manuales que requieren horas de dedicación. De este modo, se conoce la cifra casi exacta de la gente que aparece en dichas fotografías.

Una imagen del conjunto de entreno al algoritmo de IA y su mapa de densidad.
Una imagen del conjunto de entreno al algoritmo de IA y su mapa de densidad.

Si se muestra una imagen con mucha gente al ordenador y se le proporciona el número de personas que incluye, va aprendiendo poco a poco cómo conseguir un buen recuento en una imagen nueva. Hacen falta miles de ejemplos para conseguir que pueda aprender a hacerlo de forma automática. Para hacer la comparativa, el algoritmo utiliza mapas de densidad. Asimismo, el programa aprende recibiendo como entrada varios recortes de una misma imagen. Si en la porción grande sabemos que hay n personas, la máquina deduce que en una porción más pequeña habrá menos y, a partir de una gran cantidad de comparaciones de este tipo, va afinando la cifra.

El programa trabaja sobre fotografías y vídeo en movimiento. En todos los casos, el recuento de gente se consigue hacer casi en tiempo real. Van de Weijer mostró varias imágenes de ejemplo. Una era de un concierto y, según el recuento manual, había 1.566 personas. Su algoritmo contaba a 1.474. En este caso, el error era de la orden del 6%. De momento el software trabaja sobre imágenes concretas, por lo cual, en caso de tener que analizar los asistentes a una manifestación muy grande, se tendrían que ir sumando los resultados de varias imágenes.

Las aplicaciones de la nueva tecnología no se reducen a las manifestaciones. También pueden servir para contar personas en acontecimientos culturales o de sistemas de videovigilancia. De hecho, en el puesto de la Generalitat del MWC hay una cámara instalada que va contando la gente que pasa por delante usando la herramienta de Weijer. Otras aplicaciones podrían ser el recuento de células en imágenes microscópicas, inventarios, análisis de imágenes de la naturaleza y monitorización del tráfico.

"Las grandes antenas de 5G y los sensores no serían nada sin sistemas inteligentes", ha asegurado el director del CVC, Josep Lladós, elogiando la tarea de su equipo. Los investigadores presentarán esta nueva técnica en la Computer Vision & Pattern Recognition Conference de este año, que se celebrará en Salt Lake City (Utah, Estados Unidos) en junio.

Ejemplo del recuento automático.
Ejemplo del recuento automático.

Más información