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El licenciado Juan Marra, director del Centro Superior para el Procesamiento de la Informaci\u00f3n (CeSPI) de la Universidad Nacional de La Plata, explic\u00f3: \u201cMachine Learning es un conjunto de t\u00e9cnicas que permiten que la computadora \u201caprenda\u201d a hacer cosas autom\u00e1ticamente en base a ejemplos que se le proveen, sin que un individuo le tenga que decir c\u00f3mo hacerlo\u201d.<\/p>\n
La idea es utilizar las c\u00e1maras de videovigilancia, algo que en los municipios abunda, y aprovechar esa capacidad instalada utiliz\u00e1ndola con otros prop\u00f3sitos.<\/p>\n
El licenciado Alejandro Ferraresso, especialista de la UNLP en este tipo de desarrollos, detall\u00f3: \u201clo primero que se hace es entrenar un modelo para que logre identificar, de todo aquello que pasa por delante de la c\u00e1mara, qu\u00e9 es un motociclista y que no. Luego se entrena un segundo modelo para que identifique qui\u00e9n tiene casco y qui\u00e9n no. Para entrenar a estos sistemas existen distintos tipos de tecnolog\u00edas; en este caso que se trabaja con im\u00e1genes, utilizamos un tipo de modelo conocido como redes neuronales\u201d.<\/p>\n
DE QU\u00c9 SE TRATA<\/strong><\/p>\n \u2018Se trata de redes espec\u00edficas llamadas convolucionales, es un tipo de red neuronal artificial donde las neuronas corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria de un cerebro biol\u00f3gico\u2019, agreg\u00f3. \u2018Despu\u00e9s de armar estos dos modelos, se elabora una aplicaci\u00f3n, que captura las im\u00e1genes de las c\u00e1maras de video y luego cada determinado per\u00edodo de tiempo ejecuta los modelos entrenados. El primer modelo recorta las im\u00e1genes que interesan, en este caso, separa las motos de los otros elementos que puedan aparecer. Despu\u00e9s, el segundo modelo separa los motociclistas con cascos de los que no lo utilizan, ya sea el conductor o el acompa\u00f1ante\u2019, explic\u00f3 el acad\u00e9mico. Sin necesidad de que una persona est\u00e9 f\u00edsicamente observando las c\u00e1maras en forma permanente, el sistema por s\u00ed solo logra la identificaci\u00f3n y procesa los datos. Gracias al entrenamiento, puede discernir con plena efectividad entre una moto -de cualquier tipo, modelo y color- de otro medio de transporte similar, como por ejemplo una bicicleta o un caballo.<\/p>\n Del mismo modo puede diferenciar si una persona lleva casco o no, aun cuando el conductor tenga puesta alguna prenda similar en la cabeza, como un gorro, un pasamonta\u00f1a o incluso un casco de ciclista. Marra se\u00f1al\u00f3 que \u2018utilizamos modelos que existen, que est\u00e1n a disposici\u00f3n en el mercado. Lo que hacemos es adaptar lo que esos modelos saben hacer a lo que nosotros necesitamos que hagan. De esta manera adem\u00e1s bajamos el costo del desarrollo. Se trata de una transferencia de conocimiento: por ejemplo, se toma un modelo que est\u00e1 entrenado para detectar animales y se lo direcciona -se le ense\u00f1a- a detectar motos\u2019.<\/p>\n \u201cLa realidad es que la mayor\u00eda de los municipios poseen c\u00e1maras de seguridad en cantidad, por lo que no es necesario realizar una gran inversi\u00f3n econ\u00f3mica para poner a funcionar este desarrollo. En el caso de los municipios con mayor cantidad de poblaci\u00f3n, la informaci\u00f3n obtenida resulta fundamental para realizar un relevamiento estad\u00edstico preciso y en base a estos datos elaborar pol\u00edticas de gobierno tendientes a mejorar y optimizar las estrategias de seguridad vial\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La herramienta combina un software \u201cinteligente\u201d con las c\u00e1maras de monitoreo de los municipios. Los…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":98359,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":""},"categories":[44],"tags":[],"nelio_content":{"isAutoShareEnabled":false,"autoShareEndMode":"default","automationSources":{"useContentSentences":true,"useSocialTemplates":true,"useCustomSentences":false,"customSentences":[]},"followers":[1],"suggestedReferences":[],"includedReferences":[],"efiUrl":"","efiAlt":"","highlights":[]},"yoast_head":"\n![\"motociclistas](\"http:\/\/www.diarionorte.com\/content\/bucket\/3\/224463w440.jpg\")