Encontrar sobrevivientes en el desierto después de los desastres ha sido durante mucho tiempo una carrera contra el tiempo, con equipos de rescate que luchan contra el terreno desafiante y las condiciones climáticas. Ahora, los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que mejora dramáticamente cómo los drones detectan a las personas durante las misiones de búsqueda y rescate, incluso en bosques o oscuridad densos.
Un equipo de la Universidad Politécnica del Noroeste y la Universidad Yan’an en China ha creado un enfoque de doble visión que combina imágenes regulares de la cámara con imágenes infrarrojas, lo que permite a los drones detectar a las víctimas que de otro modo serían casi invisibles desde arriba.
“Nuestra investigación contribuye al desarrollo de una detección de personas aéreas más efectivas para misiones de búsqueda y rescate”, dijo el Dr. Xiangqing Zhang, investigador principal del estudio. “Al integrar la IA con la fusión de datos multimodales, hemos diseñado un sistema que mejora las capacidades de detección en entornos complejos, haciendo que las operaciones SAR sean más eficientes y confiables”.
La tecnología aborda varios desafíos de larga data que han obstaculizado los esfuerzos de detección aérea. Las cámaras tradicionales de drones luchan con personas parcialmente ocultas por los árboles, que se encuentran inmóvil o se mezclan en su entorno. Los objetos pequeños, como una persona vista desde gran altitud, son particularmente difíciles de reconocer de manera confiable.
Para resolver estos problemas, los investigadores construyeron un helicóptero personalizado no tripulado equipado con cámaras visibles e infrarrojas sincronizadas. Este sistema puede detectar la firma de calor de una persona que podría ser invisible para las cámaras regulares debido al camuflaje, la oscuridad o la cobertura parcial.
El equipo compiló un extenso conjunto de datos llamado VTSAR con miles de imágenes capturadas en diversos entornos, desde áreas urbanas hasta entornos salvajes y marítimos. Este conjunto de datos sirvió como base para capacitar a sus algoritmos de detección, que lograron una impresionante precisión del 95% en las pruebas.
Lo que distingue a esta investigación es la fusión de múltiples enfoques de IA. El sistema combina métodos de objetos para manejar las variaciones de escala con técnicas de fusión de información que funcionan en diferentes condiciones de iluminación. Para las operaciones de rescate en áreas remotas con recursos informáticos limitados, los algoritmos livianos aseguran que el sistema pueda funcionar de manera eficiente en los propios drones.
Más allá de la búsqueda y el rescate, esta tecnología podría transformar otras aplicaciones, incluida la respuesta a desastres, el monitoreo de seguridad y la conservación de la vida silvestre, ofreciendo un poderoso ejemplo de cómo la IA puede mejorar las operaciones críticas de seguridad humana.
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