Málaga

Un sistema de la UMA consigue detectar las aproximaciones peligrosas de vehículos con una cámara

Los investigadores del grupo ICIA de la UMA que han desarrollado este estudio.

Los investigadores del grupo ICIA de la UMA que han desarrollado este estudio. / M. H.

La seguridad vial hoy en día es fundamental y los avances tecnológicos están ayudando a que la conducción poco a poco sea algo más segura. Entre algunas incorporaciones que se están haciendo desde hace unos años en los vehículos se encuentran los sistemas para alertar sobre el acercamiento peligroso de un vehículo a otro. Ahora la Universidad de Málaga se ha incorporado a estos avances con un sistema innovador que se puede incorporar a los vehículos, cuyo objetivo es intentar detectar estas aproximaciones peligrosas en tiempo real con una sola cámara. Este algoritmo lo ha diseñado un grupo de ingenieros del grupo de Inteligencia Computacional y Análisis de Imágenes, ‘ICAI’, de la Escuela de Informática de la Universidad de Málaga (UMA).

Este sistema también permite estimar la velocidad a la que circulan en una misma vía en tiempo real. Además, según han señalado desde la UMA, es “innovador” y también suma accesibilidad, porque se integra en una sola cámara con las computadoras de a bordo de los automóviles, generando alertas cada vez que otro vehículo se está aproximando a una velocidad peligrosa.

En este sentido, Ezequiel López Rubio, catedrático del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación, uno de los investigadores de este estudio, incide en que actualmente los vehículos, tanto los de asistencia a la conducción como los de conducción autónoma, cuentan con un sistema de varias cámaras que cumplen diferentes funciones, como controlar la distancia y la velocidad a la que se acercan o alejan otros vehículos. Asimismo, añade que este sistema es más costoso, en cambio, el que han diseñado desde la UMA es más económico, ya que necesita menos equipamiento.

De igual forma, López Rubio añade que con una sola cámara han tenido buenos resultados y no requiere de un mayor desembolso, ya que “no necesita un proceso de ajuste entre las distintas cámaras”. Además, es más fácil de utilizar, sobre todo en vehículos ligeros, donde instalar varias cámaras sería “imposible” porque “tiene que haber una determinada distancia entre una cámara y otra para no grabar lo mismo”. Por ello, este sistema sería apropiado para motocicletas, bicicletas o patinetes eléctricos.

Cierto es que de momento no se ha integrado en ningún vehículo, pero no descartan crear un prototipo a medio-largo plazo. “Vamos a trabajar en perfeccionar la exactitud del sistema antes de hacer un prototipo”, sostiene el investigador que también añade que quieren hablar con diferentes empresas para ver si están interesadas en trabajar con ellos.

Al pensar en qué zona del vehículo se podría incorporar esta cámara, López Rubio explica que podría estar tanto en la parte delantera como en la trasera de cada vehículo, “dependiendo de las necesidades de cada uno”. En el caso de que la cámara fuera delantera asegura que “detectaría a los vehículos que se están acercando al vehículo que se conduce al de delante”. Por otro lado, si se decide instalar en la parte trasera “podría detectar algún vehículo que se acerca peligrosamente” y añade que, a su juicio, sería “más útil”.

Tras un año de trabajo, el sistema actualmente solo detecta y estima la velocidad de los vehículos que se acercan a otro en una vía, pero el incorporar en un futuro que se pueda calcular la distancia a la que se encuentra un vehículo de otro no lo descartan. Eso sí, su principal planteamiento es que sea “una alerta para la seguridad en la conducción” y alerte de un “acercamiento peligroso”.

Los investigadores que, junto a López Rubio, han creado este sistema son Iván García, Jorge García, Rafael Marcos Luque y Enrique Domínguez también miembros del grupo ‘ICAI’ (Inteligencia Computacional y Análisis de Imágenes). Además, han contado también con la colaboración de Daniel Medina del Centro Aeroespacial de Alemania -Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, DLR- han sido publicados en la revista científica ‘Neurocomputing’.

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